Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present novel ideas for facial shape and skin simulation on extremely detailed three‐dimensional facial meshes. Our input database is composed of a small number of scanned human faces with resolutions up to several million triangles, where even the pores are clearly distinguished. We show how to decompose the facial meshes into the global shape of the face plus skin detail (3D skin), and then to reconstitute them. Our modeling methodology allows us to simulate the exaggeration of the facial global shape, retaining the original skin detail, as well as to transfer 3D skin from one face to another. First, we represent all the input faces in terms of a homogeneous structure on the base model in low resolution by using mesh adaptation techniques. Second, the differences between the original mesh and a base mesh, which appear as skin detail, are captured and stored, so that each face is decomposed into the global shape (a base mesh) plus skin detail. Face reconstitution after global shape exaggeration and/or skin transfer enables delicate simulation of facial models. In addition, we can increase the resolution of any model scanned at a low resolution by transferring skin from a higher resolution model. Our method shows successful manipulation of the minute structure of 3D skin differently from other methods such as Normal Mapping, Displacement Mapping, Displaced Subdivision Surfaces, and Normal Meshes where none of these techniques show manipulation of minute structure like ours and only approximation is used while our method recovers the original structure. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».