....................................... FLAME-exempel. Överst: Exempel på D3DFACS datauppsättning. Mitten: Endast modellregistrering. Nederst: Expression överföring till Beeler et al. [2011] ämne som endast använder modell. Området 3D ansiktsmodellering har ett stort gap mellan high-end och low-end metoder. I den höga änden är den bästa ansiktsanimeringen oskiljbar från verkliga människor, men detta kommer på bekostnad av omfattande manuellt arbete. I den låga änden, ansikte fånga från konsumentdjup sensorer förlitar sig på 3D ansiktsmodeller som inte är uttrycksfulla nog för att fånga variabiliteten i naturliga ansiktsform och uttryck. Vi söker en medelväg genom att lära oss en ansiktsmodell från tusentals exakt anpassade 3D-skanningar. Vår FLAME-modell (Faces Learned with an Articulated Model and Expressions) är utformad för att fungera med befintlig grafikprogramvara och vara lätt att anpassa till data. FLAME använder en linjär form utrymme tränas från 3800 skanningar av mänskliga huvuden. FLAME kombinerar detta linjära formutrymme med en ledad käke, hals och ögonglober, pose-beroende korrigerande mixshapes och ytterligare globalt uttryck * Båda författarna bidrog lika till tidningen † Denna forskning utfördes medan TL och JR var på MPI for Intelligent Systems. Författarens e-postadresser: tianyeli@usc.edu; {tbolkart, black}@tue.mpg.de; hao@hao-li.com; javier.romero@bodylabs.com. Tillstånd att göra digitala eller papperskopior av delar eller allt detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. Upphovsrätt till tredje parts delar av detta arbete måste hedras. För all annan användning, kontakta ägaren/författarna. Blandningar. Pose och uttryck beroende artikuleringar lärs från 4D ansikte sekvenser i D3DFACS datauppsättning tillsammans med ytterligare 4D sekvenser. Vi registrerar noggrant en mall mesh till skanna sekvenser och gör D3DFACS registreringar tillgängliga för forskningsändamål. Totalt tränas modellen från över 33 000 skanningar. FLAME är lågdimensionellt men mer uttrycksfullt än FaceWarehouse-modellen och Basel Face-modellen. Vi jämför FLAME med dessa modeller genom att montera dem på statiska 3D-skanningar och 4D-sekvenser med samma optimeringsmetod. FLAME är betydligt mer exakt och tillgänglig för forskningsändamål (http://flame.is.tue.mpg.de).
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF införde nyligen en generativ modell som lärts av en stor samling av 3D-rörelsesekvenser av ansikten.
Learning a model of facial shape and expression from 4D scans
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}