論文の概要: Application of Self-Supervised Learning to MICA Model for Reconstructing Imperfect 3D Facial Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04060v1
• Date: Sat, 8 Apr 2023 16:13:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 17:56:33.289866
• Title: Application of Self-Supervised Learning to MICA Model for Reconstructing Imperfect 3D Facial Structures
• Title（参考訳）: 不完全な3次元顔構造再構築のためのMICAモデルへの自己監督学習の適用
• Authors: Phuong D. Nguyen, Thinh D. Le, Duong Q. Nguyen, Binh Nguyen, H. Nguyen-Xuan
• Abstract要約: 本稿では, 3次元プリント可能な出力を出力する, 欠陥のある顔構造を再生する革新的な方法を提案する。 本研究は, 傷跡を隠蔽し, 識別不能な傷跡を伴わない包括的顔面再建を実現するためのモデルの有用性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05999777817331315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we emphasize the integration of a pre-trained MICA model with an imperfect face dataset, employing a self-supervised learning approach. We present an innovative method for regenerating flawed facial structures, yielding 3D printable outputs that effectively support physicians in their patient treatment process. Our results highlight the model's capacity for concealing scars and achieving comprehensive facial reconstructions without discernible scarring. By capitalizing on pre-trained models and necessitating only a few hours of supplementary training, our methodology adeptly devises an optimal model for reconstructing damaged and imperfect facial features. Harnessing contemporary 3D printing technology, we institute a standardized protocol for fabricating realistic, camouflaging mask models for patients in a laboratory environment.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,自己教師型学習手法を用いて,事前学習したMICAモデルと不完全な顔データセットの統合を強調した。 本稿では, 患者の治療過程において, 医師を効果的に支援する3Dプリント可能なアウトプットを提示する。 以上の結果から, モデルが傷を隠蔽し, 顔の包括的再建を実現する能力は, 識別可能な傷跡を伴わずに強調した。 予備訓練モデルの活用と補足訓練の数時間しか必要とせず,損傷や不完全な顔の特徴を再現するための最適なモデルを考案する。 現代の3Dプリンティング技術を利用して,実験室環境における患者のための現実的な迷彩マスクモデルを作成するための標準化されたプロトコルを構築した。

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