3 차원 얼굴 모델링과 예측 시스템
A Three-Dimensional Facial Modeling and Prediction System
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초록
본 논문에서는 3차원 3D 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 3D 얼굴 모델을 생성하고 향후의 얼굴을 예측하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 3차원 텍스처매핑, 얼굴 정의 파라미터 입력도구, 3차원 예측 알고리즘으로 구성되어 있다. 3차원 텍스처매핑 기능에서는 3D 스캐너로 획득한 얼굴 모델과 사진 이미지를 이용하여 특정 연령에서의 새로운 얼굴 모델을 생성한다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 메쉬 데이터에 정면과 좌우 측면의 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑하였다. 얼굴 정의 파라미터 입력도구는 3차원 텍스처매핑에 필요한 사용자 인터페이스 도구로서, 얼굴 모델의 정확한 재질값을 얼굴 사진으로부터 얻기 위하여 사진과 3D 얼굴 모델의 특징점을 일치시키는데 사용된다. 본 연구에서는 한 얼굴의 향후 연령대에서의 얼굴 모델을 구하기 위하여 100여개의 얼굴 스캔 데이터베이스를 이용한 통계적 분석에 의해 재질값을 예측 계산하여 해상도 높은 재질값을 가지는 모든 연령대의 3D 얼굴모델을 구성하였다.
Abstract
In this paper, we describe the development of a system for generating a 3-dimensional human face and predicting it's appearance as it ages over subsequent years using 3D scanned facial data and photo images. It is composed of 3-dimensional texture mapping functions, a facial definition parameter input tool, and 3-dimensional facial prediction algorithms. With the texture mapping functions, we can generate a new model of a given face at a specified age using a scanned facial model and photo images. The texture mapping is done using three photo images - a front and two side images of a face. The facial definition parameter input tool is a user interface necessary for texture mapping and used for matching facial feature points between photo images and a 3D scanned facial model in order to obtain material values in high resolution. We have calculated material values for future facial models and predicted future facial models in high resolution with a statistical analysis using 100 scanned facial models.
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