論文の概要: Hybrid Approach for 3D Head Reconstruction: Using Neural Networks and Visual Geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13710v1
• Date: Wed, 28 Apr 2021 11:31:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 17:19:11.347036
• Title: Hybrid Approach for 3D Head Reconstruction: Using Neural Networks and Visual Geometry
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークと視覚形状を用いた3次元頭部再構成のためのハイブリッドアプローチ
• Authors: Oussema Bouafif, Bogdan Khomutenko, Mohamed Daoudi
• Abstract要約: 本稿では,深層学習と幾何学的手法に基づくハイブリッド手法を用いて,複数の画像から3次元頭部を再構築する手法を提案する。 U-netアーキテクチャに基づくエンコーダデコーダネットワークを提案し、合成データのみを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.970492757288025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recovering the 3D geometric structure of a face from a single input image is a challenging active research area in computer vision. In this paper, we present a novel method for reconstructing 3D heads from a single or multiple image(s) using a hybrid approach based on deep learning and geometric techniques. We propose an encoder-decoder network based on the U-net architecture and trained on synthetic data only. It predicts both pixel-wise normal vectors and landmarks maps from a single input photo. Landmarks are used for the pose computation and the initialization of the optimization problem, which, in turn, reconstructs the 3D head geometry by using a parametric morphable model and normal vector fields. State-of-the-art results are achieved through qualitative and quantitative evaluation tests on both single and multi-view settings. Despite the fact that the model was trained only on synthetic data, it successfully recovers 3D geometry and precise poses for real-world images.
• Abstract（参考訳）: 単一の入力画像から顔の3次元幾何学構造を復元することは、コンピュータビジョンにおける挑戦的な研究領域である。 本稿では,ディープラーニングと幾何学的手法に基づくハイブリッド手法を用いて,単一または複数画像から3次元頭部を再構成する新しい手法を提案する。 本稿では,U-netアーキテクチャに基づくエンコーダ・デコーダネットワークを提案し,合成データのみを訓練する。 ピクセル単位の正規ベクトルとランドマークの両方を単一の入力写真から予測する。 ランドマークはポーズ計算や最適化問題の初期化に使われ、パラメトリックな形態素モデルと正規ベクトル場を用いて3次元頭部形状を再構成する。 現状の成果は、単一および多視点設定の質的および定量的評価テストによって達成される。 モデルが合成データのみに基づいてトレーニングされたにもかかわらず、実世界の画像の3dジオメトリと正確なポーズを回復することに成功した。

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