En ansiktsbild innehåller geometriska signaler i form av konfigureringsinformation och konturer som kan användas för att uppskatta 3D-ansiktets form. Även om det är uppenbart att 3D-rekonstruktioner från 2D-punkter är mycket tvetydiga om inga ytterligare begränsningar tillämpas, kan man förvänta sig att den face-space-restriktionen löser detta problem. Vi visar att så inte är fallet och att geometrisk information är en tvetydig signal. Det finns två källor till denna tvetydighet. Den första är att inom utrymmet för 3D-ansikte former, det finns flexibilitet lägen som återstår när vissa delar av ansiktet är fast. Den andra sker endast under perspektivprojicering och är ett resultat av perspektivomvandling eftersom kameraavståndet varierar. Två olika ansikten, när de ses på olika avstånd, kan ge upphov till samma 2D geometri. För att demonstrera dessa tvetydigheter utvecklar vi nya algoritmer för montering av en 3D-modifierad modell till 2D-landmärken eller konturer under antingen ortografisk projektion eller perspektivprojektion och visar hur man beräknar flexibilitetslägen för båda fallen. Vi visar att både passande problem kan ställas som en separat icke-linjära minst kvadrater problem och lösas effektivt. Vi visar både kvantitativt och kvalitativt att tvetydigheten finns i rekonstruktioner enbart från geometrisk information men också i återuppbyggnadar från en toppmodern CNN-baserad metod. Open Access Denna artikel distribueras enligt villkoren i Creative Commons Atttribution 4.0 International License (http://creativecomm ons.org/licenses/by/4.0/), som tillåter obegränsad användning, distribution och reproduktion i alla medier, förutsatt att du ger lämplig kredit till den ursprungliga upphovsmannen och källan, ge en länk till Creative Commons licens, och ange om ändringar gjorts.
Bas och al. I REF föreslogs en metod för att anpassa en 3D-modifierad modell till tvådimensionella landmärken eller konturer under antingen ortografisk projektion eller projektion av perspektivet.
What Does 2D Geometric Information Really Tell Us About 3D Face Shape?
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}