論文の概要: A 3D Facial Reconstruction Evaluation Methodology: Comparing Smartphone Scans with Deep Learning Based Methods Using Geometry and Morphometry Criteria

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09425v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 15:47:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:48:15.849838
• Title: A 3D Facial Reconstruction Evaluation Methodology: Comparing Smartphone Scans with Deep Learning Based Methods Using Geometry and Morphometry Criteria
• Title（参考訳）: 3次元顔画像再構成評価手法:幾何学的基準と形態的基準を用いた深層学習法との比較
• Authors: Álvaro Heredia-Lidón, Alejandro Moñux-Bernal, Alejandro González, Luis M. Echeverry-Quiceno, Max Rubert, Aroa Casado, María Esther Esteban, Mireia Andreu-Montoriol, Susanna Gallardo, Cristina Ruffo, Neus Martínez-Abadías, Xavier Sevillano,
• Abstract要約: 3次元顔形状解析は臨床応用の可能性から注目されている。 高度な3D顔認証システムの高コスト化は、その普及を制限し、低コストな取得と再構築方法の開発を推進している。 本研究では,形態素形状解析技術を統合することで,従来の幾何学的ベンチマークを超える新しい評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.865754842465684
• License:
• Abstract: Three-dimensional (3D) facial shape analysis has gained interest due to its potential clinical applications. However, the high cost of advanced 3D facial acquisition systems limits their widespread use, driving the development of low-cost acquisition and reconstruction methods. This study introduces a novel evaluation methodology that goes beyond traditional geometry-based benchmarks by integrating morphometric shape analysis techniques, providing a statistical framework for assessing facial morphology preservation. As a case study, we compare smartphone-based 3D scans with state-of-the-art deep learning reconstruction methods from 2D images, using high-end stereophotogrammetry models as ground truth. This methodology enables a quantitative assessment of global and local shape differences, offering a biologically meaningful validation approach for low-cost 3D facial acquisition and reconstruction techniques.
• Abstract（参考訳）: 3次元顔形状解析は臨床応用の可能性から注目されている。 しかし、高度な3D顔認証システムの高コスト化は、その普及を制限し、低コストな顔認証・再構築手法の開発を推進している。 本研究は, 形態素形状解析技術を統合することで, 従来の幾何学的ベンチマークを超える新しい評価手法を提案し, 顔形態素の保存を統計的に評価するための枠組みを提供する。 ケーススタディでは,スマートフォンを用いた3Dスキャンと2次元画像からの最先端の深層学習再構成手法を比較し,ハイエンドのステレオフォトグラムモデルを用いた。 本手法は, 低コストな3次元顔認証・再構成技術に対して, 生物学的に有意な検証手法を提供することにより, グローバル形状と局所形状の差異を定量的に評価することができる。

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