論文の概要: Towards Fine-grained 3D Face Dense Registration: An Optimal Dividing and
Diffusing Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11204v1
- Date: Thu, 23 Sep 2021 08:31:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-24 15:02:05.466191
- Title: Towards Fine-grained 3D Face Dense Registration: An Optimal Dividing and
Diffusing Method
- Title(参考訳): きめ細かい3次元顔料登録に向けて:最適分割法と拡散法
- Authors: Zhenfeng Fan, Silong Peng, Shihong Xia
- Abstract要約: 3D&2D顔解析における3D面間のDense-to-vertex対応は基本的かつ困難な問題である。
本稿では,次元劣化問題,すなわち直線の比例分断による密度登録を再検討する。
我々は最終解に一意に到達するために反復分割拡散法を用いる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.38748022631488
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dense vertex-to-vertex correspondence between 3D faces is a fundamental and
challenging issue for 3D&2D face analysis. While the sparse landmarks have
anatomically ground-truth correspondence, the dense vertex correspondences on
most facial regions are unknown. In this view, the current literatures commonly
result in reasonable but diverse solutions, which deviate from the optimum to
the 3D face dense registration problem. In this paper, we revisit dense
registration by a dimension-degraded problem, i.e. proportional segmentation of
a line, and employ an iterative dividing and diffusing method to reach the
final solution uniquely. This method is then extended to 3D surface by
formulating a local registration problem for dividing and a linear least-square
problem for diffusing, with constraints on fixed features. On this basis, we
further propose a multi-resolution algorithm to accelerate the computational
process. The proposed method is linked to a novel local scaling metric, where
we illustrate the physical meaning as smooth rearrangement for local cells of
3D facial shapes. Extensive experiments on public datasets demonstrate the
effectiveness of the proposed method in various aspects. Generally, the
proposed method leads to coherent local registrations and elegant mesh grid
routines for fine-grained 3D face dense registrations, which benefits many
downstream applications significantly. It can also be applied to dense
correspondence for other format of data which are not limited to face. The core
code will be publicly available at
https://github.com/NaughtyZZ/3D_face_dense_registration.
- Abstract(参考訳): 3D&2D顔解析における3D面間の高密度頂点対頂点対応は基本的な課題である。
スパースランドマークは解剖学的に接地真実対応を持つが、ほとんどの顔領域における高密度頂点対応は未知である。
この観点では、現在の文献は一般的に妥当だが多様であり、最適値から3次元の密度登録問題へと逸脱する。
本稿では,次元分解問題,すなわち直線の比例分節化による密分布を再検討し,最終解に一意に到達するために反復分割拡散法を用いる。
この方法は、分割する局所的な登録問題と拡散する線形最小二乗問題とを固定した特徴に制約を加えて、3次元に拡張する。
そこで本研究では,計算処理を高速化するマルチレゾリューションアルゴリズムを提案する。
提案手法は,3次元顔形状の局所細胞のスムーズな再配置として物理的意味を記述した,新しい局所スケーリング指標とリンクする。
公開データセットに対する大規模な実験は,提案手法の有効性を様々な面で示している。
一般に,提案手法は,粒度の細かい3d顔濃密な登録を行うためのコヒーレントな局所登録とエレガントなメッシュグリッドルーチンに繋がる。
また、顔に限定されない他の形式のデータに対する密接な対応にも適用できる。
コアコードはhttps://github.com/NaughtyZZ/3D_face_dense_registrationで公開される。
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