Figur 1: Vårt system tar som inmatning några bilder (a) och använder en databas med simulerade exempelsträngar (b) för att upptäcka strukturellt rimliga konfigurationer från de rekonstruerade täcksträngarna (c) för slutlig strandsyntes (d). Vår metod passar robust exempelsträngar till de täcksträngar som beräknas från obearbetade outlier påverkade ingångsdata (e) för att generera övertygande återuppbyggnadsresultat (f). Däremot den senaste metoden för [Luo et al. 2013a] misslyckas i närvaro av starka avvikelser (g). Vi introducerar ett datadrivet ramverk för hårfångning baserat på exempelsträngar som genereras genom hårsimulering. Vår metod kan robust rekonstruera trogna 3D-hårmodeller från obearbetade ingångspunktmoln med stora mängder avvikelser. Nuvarande state-of-the-art tekniker använder geometriskt inspirerade heuristik för att härleda globala hår strand strukturer, som kan ge osannolika hårstrån för frisyrer som involverar stora ocklusioner, flera lager, eller wists av varierande längder. Vi tar itu med detta problem med hjälp av en röstbaserad passande algoritm för att upptäcka strukturellt rimliga konfigurationer bland de lokalt odlade hårsegmenten från en databas med simulerade exempel. För att generera dessa exempel tar vi uttömmande prov på simuleringskonfigurationerna inom det möjliga parameterutrymme som begränsas av den aktuella indata frisyren. Antalet nödvändiga simuleringar kan minskas ytterligare genom att öka symmetrin och begränsa de initiala förhållandena. Den slutliga frisyren kan sedan strukturellt representeras av ett begränsat antal exempel. För att hantera begränsade frisyrer såsom en hästsvans av vilka realistiska simuleringar är svårare, tillåter vi användaren att skissa några drag för att generera strand exempel genom ett intuitivt gränssnitt. Vår strategi fokuserar på robusthet och generalitet. Eftersom vår metod är strukturellt rimlig genom konstruktion, säkerställer vi en förbättrad kontroll under hår digitalisering och undvika osannolik hårsyntes för ett brett utbud av frisyrer.
REF introducerade ett hårfångningssystem med hjälp av simulerade exempel.
Robust hair capture using simulated examples
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}