Global deformation model for 3D facial combination

计算机科学 人工智能 计算机视觉 稳健性(进化) 面子(社会学概念) 自动化 三维模型 主管(地质) 变形(气象学) 实体造型 计算机图形学(图像) 人头 面部识别系统 模式识别(心理学) 有限元法 工程类 社会学 社会科学 化学 生物化学 气象学 机械工程 地质学 物理 结构工程 地貌学 基因
作者
Shuang Li,Xiang Li,Xiaohan Li,Xiang Zhou
标识
DOI:10.1117/12.2573892
摘要

We propose an automatic face and head deformation method that combines 3D faces with an arbitrary head model. With the rapid development of Computer Vision and Deep Learning, 3d scans of human faces are becoming easier to obtain. How to complete the scanned 3D face data and make it a complete full head model, or give the scanned 3D face different 3D hairstyles, has always been an open question. For this reason, we propose a Global Deformation Model (GDM) which is implemented by multiple iterations. By building a Global Deformation Model (GDM), a full-head 3D data with complex hairstyles could be combined with 3D face data. In this way, the scanned face is automatically completed as a full-head model. Experiments show that compared with other deformation algorithms and full-head reconstruction methods, our method has better automation and robustness. It shows good deformation results in complex 3D data. We provide an attractive solution for graphic design, Virtual Reality, 3D printing, and other industries, which can be widely used in consumer scenes.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
爱唱狐狸的番茄小子完成签到,获得积分10
刚刚
济民财发布了新的文献求助30
刚刚
szc-2000发布了新的文献求助10
1秒前
te0813完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
欢乐多发布了新的文献求助20
1秒前
Snow123关注了科研通微信公众号
1秒前
科研通AI2S应助踏月偷心采纳,获得10
1秒前
海石酸辣完成签到,获得积分10
1秒前
鱼鱼鱼发布了新的文献求助10
1秒前
顺利毕业发布了新的文献求助10
1秒前
bkagyin应助jinx123456采纳,获得10
2秒前
自信板栗发布了新的文献求助10
2秒前
科研通AI6应助xiong0823采纳,获得10
2秒前
karL发布了新的文献求助10
2秒前
烟花应助珊明治采纳,获得10
2秒前
菠萝吹宝完成签到 ,获得积分10
2秒前
科研通AI6应助小柯采纳,获得10
3秒前
龚昊发布了新的文献求助10
3秒前
NexusExplorer应助郭囯采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
chicy完成签到,获得积分20
4秒前
4秒前
raycy发布了新的文献求助10
5秒前
Woodward完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
小高同学发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
泡椒发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
sugkook发布了新的文献求助20
7秒前
8秒前
ding应助现在拨打采纳,获得10
8秒前
素心完成签到,获得积分10
9秒前
chicy发布了新的文献求助10
9秒前
lizl发布了新的文献求助10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Reproduction Third Edition 3000
《药学类医疗服务价格项目立项指南(征求意见稿)》 880
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
3rd Edition Group Dynamics in Exercise and Sport Psychology New Perspectives Edited By Mark R. Beauchamp, Mark Eys Copyright 2025 600
1st Edition Sports Rehabilitation and Training Multidisciplinary Perspectives By Richard Moss, Adam Gledhill 600
nephSAP® Nephrology Self-Assessment Program - Hypertension The American Society of Nephrology 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5624710
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4710500
关于积分的说明 14951127
捐赠科研通 4778615
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2553367
邀请新用户注册赠送积分活动 1515328
关于科研通互助平台的介绍 1475603