Shape from recognition: a novel approach for 3-D face shape recovery
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we develop a novel framework for robust recovery of three-dimensional (3-D) surfaces of faces from single images. The underlying principle is shape from recognition, i.e., the idea that pre-recognizing face parts can constrain the space of possible solutions to the image irradiance equation, thus allowing robust recovery of the 3-D structure of a specific part. Parts of faces like nose, lips and eyes are recognized and localized using robust expansion matching filter templates under varying pose and illumination. Specialized backpropagation based neural networks are then employed to recover the 3-D shape of particular face parts. Representation using principal components allows to efficiently encode classes of objects such as nose, lips, etc. The specialized networks are designed and trained to map the principal component coefficients of the part images to another set of principal component coefficients that represent the corresponding 3-D surface shapes. To achieve robustness to viewing conditions, the network is trained with a wide range of illumination and viewing directions. A method for merging recovered 3-D surface regions by minimizing the sum squared error in overlapping areas is also derived. Quantitative analysis of the reconstruction of the surface parts in varying illumination and pose show relatively small errors, indicating that the method is robust and accurate. Several examples showing recovery of the complete face also illustrate the efficacy of the approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».