Människohår presenterar mycket invecklade strukturer och spänner över ett utomordentligt brett utbud av frisyrer, vilket är viktigt för digitalisering av övertygande virtuella avatarer men också en av de mest utmanande att skapa. Cutting-edge hår modellering tekniker vanligtvis förlita sig på dyra fånga enheter och betydande manuellt arbete. Vi introducerar en ny datadriven ram som kan digitalisera kompletta och mycket komplexa 3D frisyrer från en enda-vy fotografi. Vi bygger först en stor databas av manuellt tillverkade hårmodeller från flera online-arkiv. Eftersom en referensbild av målet frisyr och några användare stroke som vägledning, vi söker automatiskt efter flera bästa matchande exempel från databasen och kombinera dem konsekvent till en enda frisyr för att bilda den storskaliga strukturen av hårmodellen. Vi syntetiserar sedan de slutliga hårstråna genom att gemensamt optimera för den projicerade 2D likhet med referensfotot, den fysiska rimligheten av varje sträng, samt den lokala orientering konsekvensen mellan angränsande trådar. Vi demonstrerar effektiviteten och robustheten i vår metod på en mängd olika frisyrer och utmanande bilder, och jämför vårt system med toppmoderna hårmodelleringsalgoritmer.
Hu m.fl. REF montera olika frisyrer sökt från databasen genom att passa med några användarslag för att rekonstruera en komplett hårform.
Single-view hair modeling using a hairstyle database
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}