Robust face modeling for photo-realistic rendering
저자
발행사항
Seoul : Graduate School, Yonsei University, 2015
학위논문사항
학위논문(석사) -- Graduate School, Yonsei University : School of Integrated Technology 2015.2
발행연도
2015
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
실감도 높은 렌더링을 위한 얼굴 모델링 기법
형태사항
vii, 47장 : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Hyunjung Shim
소장기관
Visual contents, whether they are 2D or 3D, have always been centered on people. Interests in expressing the human face have been one of the most popular interests since people could paint. Various applications such as movies, games, and augmented reality always require the most realistic effects especially when describing humans. With the recent advancement in 3D technology, we are able to visualize 3D face models in great details. However, the amount of available 3D models has been rather limited compared to the demand from related businesses.More specifically, previous methods in 3D face modeling are done either by reconstructing from a photograph using a 3D face prior model or by measuring the 3D face by a scanner. Reconstruction from single or multiple photographs offer high-resolution 3D faces. However, they are not as robust, with perfect illumination conditions being a requisite for most systems. On the other hand, measurement based methods present extremely accurate facial models as they are obtained via professional, studio-like equipment. Although the state-of-the-art 3D scanners can produce high quality 3D faces, they are impractical for common use. Toward the practical implementations, faces can also be captured via depth cameras. However, the 3D data obtained via depth cameras lack the details compared to professional equipment because depth cameras scarify the quality of data to gain the portability and real-time capture.The proposed method in this research seeks to obtain the best of both worlds by combining the high-resolution models with robust sensors. Using a depth data, it is possible to ignore the illumination conditions while still reconstructing high-resolution color and texture from photographs. This robust method is able to capture high-resolution 3D face models in an easy and practical manner.
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