Sammanfattning — En förbättrad teknik för 3D-huvudspårning under varierande belysningsförhållanden föreslås. Huvudet är modellerat som en textur karterad cylinder. Spårning är formulerad som en bild registrering problem i cylinderns textur karta bild. Den resulterande dynamiska texturkarta ger en stabiliserad bild av ansiktet som kan användas som ingång till många befintliga 2D-tekniker för ansiktsigenkänning, ansiktsuttryck analys, läppavläsning och eyetracking. För att lösa registreringsproblemet i närvaro av ljusvariation och huvudrörelse modelleras det kvarstående registreringsfelet som en linjär kombination av texturförvrängningsmallar och ortogonala belysningsmallar. Snabb och stabil on-line spårning uppnås via legaliserad, viktade minst-kvarts minimering av registreringsfelet. Regulariseringen termen tenderar att begränsa potentiella tvetydigheter som uppstår i warpning och belysning mallar. Det möjliggör stabil spårning över utökade sekvenser. Spårning kräver inte en exakt initial passform av modellen; systemet initieras automatiskt med hjälp av en enkel 2D-ansiktsdetektor. Det enda antagandet är att målet är vänd mot kameran i den första ramen av sekvensen. Formuleringen är skräddarsydd för att dra nytta av hårdvara för texturmappning som finns i många arbetsstationer, datorer och spelkonsoler. Den ooptimerade implementeringen körs på ca 15 ramar per sekund på en SGI O2 grafisk arbetsstation. Omfattande experiment som utvärderar formuleringens effektivitet rapporteras. Teknikens känslighet för belysning, legaliseringsparametrar, fel i den initiala positioneringen och interna kameraparametrar analyseras. Exempel på och tillämpningar av spårning rapporteras.
I REF är huvudet modellerat som en textur karterad cylinder och spårning formuleras som en bild registrering problem för cylinderns textur karta bild.
Fast, Reliable Head Tracking under Varying Illumination: An Approach Based on Registration of Texture-Mapped 3D Models
{'venue': 'In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}