論文の概要: Vision Tomography: Towards Portable 3D Bidirectional Face-Skull Inference from Visual Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.38065v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 23:29:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-03 18:54:19.259117
• Title: Vision Tomography: Towards Portable 3D Bidirectional Face-Skull Inference from Visual Data
• Title（参考訳）: 視覚トモグラフィー:視覚データからのポータブル3次元双方向顔画像推論を目指して
• Abstract要約: 従来のCT(Computerd tomography)は2つの3D顔と頭蓋骨の形状を撮影できるが、コストがかかり、位置が固定され、患者に放射線を照射する。 視覚的モダリティから対の3次元顔骨格形状を再構築できる概念とフレームワークであるビジョン・トモグラフィーを導入する。 視覚トモグラフィーは,画像やスケッチからの3次元顔画像再構成を含む,様々な法医学的・医学的応用において有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.3163131796241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Traditional computed tomography (CT) can capture paired 3D face and skull geometry, but it remains costly, fixed in location, and exposes patients to radiation. For applications such as remote diagnostics, digital healthcare, forensic identification, missing-person investigation, and archaeological analysis, there is an urgent need for a portable, safe, and accessible solution to capture 3D skull geometry. In this work, we introduce Vision Tomography (VT), a concept and framework capable of reconstructing paired 3D face-skull geometry from various visual modalities, and also enabling joint manipulation of 3D facial and skull geometry. To achieve this, we first construct a dataset of over 200 samples, where each case includes a CT-based skull, a CT-based face, and a high-fidelity textured face scan. Secondly, we propose a novel dense ray matching registration method that ensures topological consistency across face, skull, and their tissue correspondences. Building on this registration, we introduce the 3D Bidirectional Face-Skull Morphable Model (BFSM) as the foundation of Vision Tomography, which enables shape inference between the face and skull through a shared coefficient space, while also modeling tissue thickness variation to support one-to-many facial reconstructions from the same skull, reflecting individual facial changes such as age or body fat. Finally, we demonstrate the effectiveness of Vision Tomography across various forensic and medical applications, including paired 3D face-skull reconstruction from images or sketches and predicting surgical outcomes with joint face-skull editing. Extensive experiments confirm the robustness and accuracy of our method. Vision Tomography is available at https://github.com/wang-zidu/BFSM
• Abstract（参考訳）: 従来のCT(Computerd tomography)は2つの3D顔と頭蓋骨の形状を撮影できるが、コストがかかり、位置が固定され、患者に放射線を照射する。 遠隔診断、デジタル医療、法医学的識別、行方不明者の調査、考古学的分析などの応用には、ポータブルで安全でアクセスしやすい3D頭蓋骨の形状を捉えるためのソリューションが緊急に必要である。 本研究は視覚トモグラフィー(Vision Tomography, VT)を導入し, 様々な視覚的特徴から3次元顔と頭蓋骨の形状を再構成し, 3次元顔と頭蓋骨の関節操作を可能にする。 そこで我々はまず,CTベースの頭蓋骨,CTベースの顔,高忠実度顔スキャンを含む200以上のサンプルのデータセットを構築した。 第2に, 顔, 頭蓋骨, 組織間のトポロジ的整合性を確保するための新しい高密度光線マッチング登録法を提案する。 この登録に基づいて,視覚トモグラフィの基礎として3次元双方向顔-骨格形態モデル(BFSM)を導入し,顔と頭蓋骨の形状推定を共有係数空間で行うとともに,同じ頭蓋骨から1対1の顔再構成をサポートする組織厚変化をモデル化し,年齢や体脂肪などの個々の顔変化を反映する。 最後に,画像やスケッチからの3次元顔画像再構成と,共同顔画像編集による手術結果の予測など,様々な法医学的・医学的応用におけるビジョン・トモグラフィーの有効性を実証した。 大規模な実験により,本手法の堅牢性と精度が確認された。 Vision Tomographyはhttps://github.com/wang-zidu/BFSMで入手できる。

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