Berechnung von 3D Durchschnittsgesichtern Tim Zeiß, Marcus Richter, Daniel Stengel Projekt INF Tagung | Uni Stuttgart | 3.6.2016
Durchschnittsgesichter Attraktivitätsstudie der Universität Regensburg 64 Frauen 32 Männer Soziologische/ biometrische Studien Spiele Animationen Gesichtserkennung http://www.uni-regensburg.de/Fakultaeten/phil_Fak_II/Psychologie/Psy_II/beautycheck/english/durchschnittsgesichter/w(01-64).jpg http://www.uni-regensburg.de/Fakultaeten/phil_Fak_II/Psychologie/Psy_II/beautycheck/english/durchschnittsgesichter/m(01-32).jpg
Existierende Methoden Facial-Feature-Detection + Einfacher Input - Wenig Informationen über Gesichtsformen/- konturen 3D Texturlose 3D Daten + Gute Darstellung von Gesichtsformen/- konturen - Wirkt unnatürlich http://users.aber.ac.uk/bpt/jpsychomorph/images.zip http://pics.stir.ac.uk/ESRC/images/PH%20marked.jpg http://www.cs.columbia.edu/~jebara/htmlpapers/UTHESIS/img144.gif
Unser Ansatz Berechnung und Darstellung von Durchschnittsgesichtern als texturierte 3D Meshes Software zum Aufnehmen und Verwalten von 3D Gesichtern Aufnahmen mit Hilfe der Kinect v2
Vorgehensweise Face Scanning Berechnung von 3D Durchschnittsgesicht Berechnung der Textur des Durchschnittsgesichts
Face Scanning Kinect v2 unterstützt HD-Face Scanning und erzeugt ein 3D Mesh Texturierung durch Planar-Mapping
Berechnung von 3D Durchschnittsgesicht Alle Scans haben dieselbe Topologie → jeder Punkt ist eindeutig identifizierbar Durchschnitt von jedem Punkt berechnen
Berechnung der Durchschnittstextur
Berechnung der Durchschnittstextur Dreieck: #511 Koordinaten: 0,2 0,2 0,6 Dreieck: #511 Koordinaten: 0,2 0,2 0,6
Berechnung von Durchschnittsgesichtern Madati Risteiß madati@dontmailme.de Marcus Richter marcus.richter1991@web.de Daniel Stengel ne_dubitare@gmx.de Tim Zeiß timzeiss@hotmail.de 3D Face Scanning Berechnung von Durchschnittsgesichtern Software mit Workflow zum Scannen und Verwalten Limitationen & Ausblick Auflösung von Textur und 3D-Mesh durch Kinect begrenzt Studien mit 3D Gesichtern möglich