Использование NURBS-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека

Описано технологію побудови просторової моделі обличчя людини на основі специфічних фотографічних зображень. Запропоновано алгоритми обробки фотозображень для отримання параметрів просторової моделі. Обличчя моделюється за допомогою NURBS-поверхні....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2011
Hauptverfasser:	Крак, Ю.В., Бармак, А.В., Барабан, Е.М.
Format:	Artikel
Sprache:	Russian
Veröffentlicht:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2011
Schriftenreihe:	Проблемы управления и информатики
Schlagworte:	Управление в биологических и природных системах
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207286
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Использование NURBS-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека / Ю.В. Крак, А.В. Бармак, Е.М. Барабан // Проблемы управления и информатики. — 2011. — № 1. — С. 147–156. — Бібліогр.: 17 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-207286
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-2072862025-10-05T00:08:28Z Использование NURBS-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека Використання NURBS-апроксимації для побудови просторової моделі обличчя людини Using NURBS-approximationto formation of the spatial human face model Крак, Ю.В. Бармак, А.В. Барабан, Е.М. Управление в биологических и природных системах Описано технологію побудови просторової моделі обличчя людини на основі специфічних фотографічних зображень. Запропоновано алгоритми обробки фотозображень для отримання параметрів просторової моделі. Обличчя моделюється за допомогою NURBS-поверхні. The technology of spatial human face model building based on specific photographic images is described. The algorithms of image processing parameters for spatial models are proposed. The face is modeled using NURBS-surfaces. 2011 Article Использование NURBS-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека / Ю.В. Крак, А.В. Бармак, Е.М. Барабан // Проблемы управления и информатики. — 2011. — № 1. — С. 147–156. — Бібліогр.: 17 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207286 004.9 10.1615/JAutomatInfScien.v43.i2.70 ru Проблемы управления и информатики application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Управление в биологических и природных системах Управление в биологических и природных системах
spellingShingle	Управление в биологических и природных системах Управление в биологических и природных системах Крак, Ю.В. Бармак, А.В. Барабан, Е.М. Использование NURBS-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека Проблемы управления и информатики
description	Описано технологію побудови просторової моделі обличчя людини на основі специфічних фотографічних зображень. Запропоновано алгоритми обробки фотозображень для отримання параметрів просторової моделі. Обличчя моделюється за допомогою NURBS-поверхні.
format	Article
author	Крак, Ю.В. Бармак, А.В. Барабан, Е.М.
author_facet	Крак, Ю.В. Бармак, А.В. Барабан, Е.М.
author_sort	Крак, Ю.В.
title	Использование NURBS-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека
title_short	Использование NURBS-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека
title_full	Использование NURBS-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека
title_fullStr	Использование NURBS-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека
title_full_unstemmed	Использование NURBS-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека
title_sort	использование nurbs-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate	2011
topic_facet	Управление в биологических и природных системах
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207286
citation_txt	Использование NURBS-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека / Ю.В. Крак, А.В. Бармак, Е.М. Барабан // Проблемы управления и информатики. — 2011. — № 1. — С. 147–156. — Бібліогр.: 17 назв. — рос.
series	Проблемы управления и информатики
work_keys_str_mv	AT krakûv ispolʹzovanienurbsapproksimaciidlâpostroeniâprostranstvennojmodelilicačeloveka AT barmakav ispolʹzovanienurbsapproksimaciidlâpostroeniâprostranstvennojmodelilicačeloveka AT barabanem ispolʹzovanienurbsapproksimaciidlâpostroeniâprostranstvennojmodelilicačeloveka AT krakûv vikoristannânurbsaproksimacíídlâpobudoviprostorovoímodelíobliččâlûdini AT barmakav vikoristannânurbsaproksimacíídlâpobudoviprostorovoímodelíobliččâlûdini AT barabanem vikoristannânurbsaproksimacíídlâpobudoviprostorovoímodelíobliččâlûdini AT krakûv usingnurbsapproximationtoformationofthespatialhumanfacemodel AT barmakav usingnurbsapproximationtoformationofthespatialhumanfacemodel AT barabanem usingnurbsapproximationtoformationofthespatialhumanfacemodel
first_indexed	2025-10-05T01:11:32Z
last_indexed	2025-10-07T01:06:39Z
_version_	1845283205398134784
fulltext	© Ю.В. КРАК, А.В. БАРМАК, Е.М. БАРАБАН, 2011 Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики», 2011, № 1 147 УДК 004.9 Ю.В. Крак, А.В. Бармак, Е.М. Барабан ИСПОЛЬЗОВАНИЕ NURBS-АППРОКСИМАЦИИ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ МОДЕЛИ ЛИЦА ЧЕЛОВЕКА Введение Исследования и разработка методов построения пространственных моделей, которые имеют фотографическое сходство с реальными людьми, — важное направление в области обработки информации. Отдельная сложная проблема, ко- торую можно решить с помощью пространственной модели лица человека, — распознавание человека по его фотографическому изображению [1, 2]. В зависимости от области применения лицо человека можно моделировать с помощью трехмерного лазерного сканера [3, 4], по стереопаре [5, 6], по одному фотоснимку [7, 8] или по набору изображений: фотографиям или кадрам видеопо- следовательности [9, 10]. Методы моделирования также можно классифицировать по типу исходных данных: ими может быть множество точек [11] или форма в ви- де полигональной модели [5, 7, 8, 10]. Одна из задач, актуальных в последние годы, — реконструкция модели, представляющей собой компактный набор параметров, которые описывают мор- фологические характеристики головы или лица человека [12, 13]. Для построения пространственной модели лица человека можно использо- вать проекционные системы. С их помощью на объект проектируется специальная «сетка». По ее искажению определяется контур сканированной поверхности [14]. Как правило, множество параметров такой модели достаточно велико. Поэтому такая модель может быть не удобной для хранения и модифицирования, что при- водит к необходимости дополнительной обработки параметров. Количество пара- метров модели должно быть оптимальным для удобного хранения, для эффектив- ного модифицирования и для визуализации пространственной модели. Постановка задачи Предлагается технология создания модели лица человека по фотографиче- ским изображениям с учетом недостатков существующих подходов. Модель должна удовлетворять следующим свойствам:  определение параметров модели с помощью математических функций;  минимальное количество параметров модели без потери качества сходства основных черт лица с чертами реального человека и без искажения плавности природных линий человеческого лица;  минимально затратный способ получения параметров модели по времени и вычислительным средствам;  максимально простое и доступное для пользователя любого уровня исполь- зование пакетов трехмерной графики при создании и управлении моделью [15]. Математическая модель лица человека Для моделирования лица предлагается использовать математический аппарат неравномерных базисных сплайнов (NURBS), заданных с помощью рекурсивных функций Кокса–де Бура [16]. Для этого задается массив опорных точек (Control 148 ISSN 0572-2691 Points) mpp ,,0  и находится функция ,)](),(),([)( Tuzuyuxup  заданная на ин- тервале ,maxmin uuu  достаточно гладкая и проходит близко к опорным точ- кам. В системе однородных координат T]1,,,[ iiiii zyxwq  функцию )(up мож- но представить в виде ,)()()( )( 1 )( 0 , 0 ,    n i idi n i iidi wuBpwuBuq uw up (1) где каждая функция )(, uB di — полином степени d на интервале в несколько уз- лов и равна нулю за пределами этого интервала: ).()()( случае;противномв0 ,если,1 )( 1,1 11 1,, 1 0, uB uu uu uB uu uu uB uuu uB dk kdk dk dk kdk k dk kk k                  (2) NURBS-поверхность является расширением NURBS-кривых [17]: .)()()()(),( 0 0 ,,, 0 0 ,,,,      n i m j jidjdi n i m j jijidjdi wvBuBpwvBuBvup (3) Использование NURBS-кривых и NURBS-поверхностей дает следующие преимущества: 1) размерность уменьшается на порядок; 2) контуры кривых и по- верхностей плавные, подобны контурам реальных лиц; 3) возможность задания NURBS-кривых и NURBS-поверхностей с помощью рекурсивных функций Кок- са–де Бура облегчает работу по компьютерной обработке и графическим пред- ставлениям NURBS-кривой или NURBS-поверхности. Размерность уменьшается при переходе от дискретного пространства описа- ния модели (сотни тысяч точек) к пространству управляющих точек NURBS- кривых и поверхностей (десятки точек). Плавность контуров NURBS-кривых и поверхностей объясняется их свойствами. Удобность компьютерной обработки NURBS-поверхностей состоит в том, что функции задаются с помощью рекур- сивных функций. Математическая модель лица человека, представленная с помощью NURBS- поверхности, имеет вид: ,)()()(),()(),(: ,, 1 1 ,,, 1 1 ,, jiqj n i m j pijiqj n i m j jipi wvBuBwvBvuguBvuGG          ,)),(),,(),,((),( T ,,,, vuzvuyvuxvug jijijiji  ,1,,1,,,,0,,0 1 12 1              p prp p uuU ,1,,1,,...,,0,,0 1 12 1              q qsq q vvV ,11,,1,,1      qmspnrmjni (4) где ),( vuG — функция, определяющая NURBS-поверхность модели; ),(, uB pi )(, vB qj — функции-полиномы степени соответственно p и q, заданные с помощью рекурсивных функций Кокса–де Бура; jig , — опорные точки NURBS- поверхности G; jiw , — множество значений весовых коэффициентов; U — по- Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики», 2011, № 1 149 следовательность узлов u, имеет 2r узла; V — последовательность узлов v, имеет 2s узла; mn — количество контрольных точек NURBS-поверхности. На практике определение размещения управляющих точек относительно по- верхности некоторого реального объекта — достаточно сложная задача. Можно по- лучить координаты точек, принадлежащие самой поверхности. Существует матема- тический инструмент, позволяющий получить для координат точек, принадлежа- щих поверхности, опорные точки — обратная задача В-сплайн аппроксимации. Для перехода в модели (4) от NURBS-поверхности к В-сплайн поверхности принимает- ся :1, jiw ).(),()(),( , 1 1 ,, vBvuguBvuG qj n i m j jipi    (5) В матричной форме эту модель можно представить в виде ,T vu BgBG  (6) где G — набор с MN  точек, принадлежащим поверхности; ,uB vB — матри- цы соответственно nN  и ,mM  элементами которых являются значения функций-полиномов степени p и q соответственно, заданных с помощью рекур- сивных функций Кокса–де Бура, для параметров Nuu ,,1 в матрице uB и Mvv ,,1 в матрице ;vB g — множество координат mn управляющих точек В-сплайн поверхности. Преобразование точечной поверхности в B-сплайн поверхность На основании координат точек поверхности объекта необходимо получить набор координат управляющих точек В-сплайн поверхности, т.е. решить задачу, обратную задаче В-сплайн аппроксимации. Задача В-сплайн аппроксимации является подгонкой В-сплайн поверхности с набором управляющих точек mnP  к множеству точек MND  (обычно ), MmNn  с заданными параметрами ,,,1 Nuu  .,,1 Mvv  Такая задача аппроксимации приводит к переопределенной системе уравнений, которая в мат- ричной форме имеет вид .T vu PBBD  (7) Формула (7) совпадает с формулой (6) при ,GD  .gP  Задача, обратная задаче В-сплайн аппроксимации, формулируется следую- щим образом. Необходимо найти набор P управляющих точек В-сплайн поверх- ности, соответствующий заданной точечной поверхности D, т.е. найти решение переопределенной системы уравнений (7). Это возможно при использовании ме- тода наименьших квадратов (МНС). В матричной форме решение имеет вид 1TT1T )()(  vvvuuu BBDBBBBP (8) при условии, что ,0)(det T uu BB .0)det( T vv BB Технология построения трехмерной модели лица человека В рамках математической модели NURBS-поверхности (4) предложена тех- нология построения пространственной модели лица человека с использованием точечной поверхности и перехода к В-сплайнам. 150 ISSN 0572-2691 1. На лицо актера проектируется изображение сетки линий. Создаются спе- циальные фотографические снимки. 2. С фотографических снимков определяются координаты MN  точек спроектированной сетки: ,][ ijMN dD  ,][ T ijijijij zyxd  ( ,,1( Ni  ).,1 Mj  Эти точки принадлежат поверхности объекта моделирования. 3. Рассчитываются координаты контрольных точек NURBS-поверхности P с помощью преобразования (8). На лицо человека с помощью мультимедийного проектора проецируется изображение сетки, состоящей из вертикальных и горизонтальных линий. Сетка линий на лице каждого конкретного человека искажается особым образом. Фото- графирование осуществляется в трех ракурсах (анфас, левый и правый профиль) с одинакового фокусного расстояния. Для получения координат точек сетки, спроектированной на лицо человека, проводится обработка фотоснимков. В процессе обработки последовательно рас- сматриваются все вертикальные линии спроектированной сетки, видимые на лице от лба до подбородка. Обязательным условием является одновременное просле- живание координатных зависимостей между фотоснимками анфас и в профиль. На видимой части линий определяются точки, принадлежащие линиям. Процесс обработки проходит по следующей схеме. На фотографическом изображении ан- фас выбирается некоторая линия .al Ей в соответствие ставится изображение этой же линии, но зафиксированное на изображении профиля pl (правого или левого в зависимости от размещения линии соответственно на правой или на левой части лица). При движении по фотографическим изображениям вдоль одной из линий последовательно «считываются» координаты по всей длине линии. Причем каж- дому значению координаты по оси OZ ставится в соответствие координата по оси OX со снимка анфас и координата OY со снимка в профиль. Размеры в пикселах снимков анфас ),( a y a x kk  в профиль: правого )( 11 p y p x kk  и левого ),( 22 p y p x kk  причем ,21 p x p x a x kkk  .21 p y p y a y kkk  Соответствующие элементы лица находятся на одинаковой высоте. Для получения пространственных координат рассматривается некоторая ли- ния, последовательно фиксируется значение координаты по оси ОZ всех ее точек, причем для некоторой точки: ,21 ppa yyyZ  (9) где ay — значение координаты по оси ординат некоторой фиксированной точки на фотографии анфас, 1py и 2py — значение координат по оси ординат этой же точки на фотографических изображениях соответственно правого профиля и левого. Для значения Z с фотографии анфас можно получить координаты этой же точки по оси ОX: ,2/a xa kxX  (10) где ax — значение координаты по оси абсцисс некоторой фиксированной точки на фотоснимке анфас. По фотографическим снимкам профилей получаются координаты по оси ОY, для правого и для левого профиля соответственно: 1pxY  или ,2pxY  (11) где 1px и 2px — значение координат по оси абсцисс фиксированной точки на изображениях соответственно правого и левого профиля. Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики», 2011, № 1 151 Таким образом, на каждом фотоснимке прослеживаются все вертикальные линии, спроектированные на лицо актера, и определяется набор их простран- ственных координат. Линии правой части лица: },,1,,1],[:{ imijijijijiji kjniZYXlll  (12) где il — линии правой части лица; ijl — j-я точка i-й линии; mn — количество вертикальных линий правой части лица, соответствующих данной модели. Для каждой модели значение mn разное; ik — количество точек в i-й кривой. Линия, проходящая через середину лица :0l },,1],0[:{ 00000 ijjjj kjZYlll  (13) соответствует линии профиля лица человека и считается осевой, т .е. ,00 jX .,1 ikj  Линии левой части лица il имеют вид },,1,,1],[:{ imijijijijiji kjniZYXlll   (14) ijl — j-я точка линии с индексом ;i mn — количество вертикальных линий ле- вой части лица. Это значение совпадает с числом вертикальных линий правой ча- сти лица соответствующей модели; ik — количество точек в i-й кривой. Для оптимизации создания модели и экономии времени можно предполо- жить, что лицо человека достаточно симметричное, т.е. для создания его второй половины достаточно зеркального отображения линий правой части лица. Под зеркальным отображением имеется в виду сохранение всех координат соответ- ствующих точек относительно осей ОY и ОZ и замена значений координат отно- сительно оси ОX равными им по модулю, но противоположными по знаку, т.е. .,1,,1,,, imijijijijijij kjniZZYYXX   (15) Результатом обработки является набор трехмерных координат совокупности точек, принадлежащих поверхности лица актера: ,];1[,];[},{ maxkjnnilL mmij  (16) где L — матрица, содержащая координаты всех полученных точек поверхности; maxk — максимальное количество точек кривой. Набор координат преобразуется по формуле (8) (где )LD  для получения математической модели (4) с В-сплайн поверхностью (5). Практическая реализация Для получения специфических фотографических изображений актера на ли- цо человека с помощью LCD-проектора проектировалась сетка, состоящая из вер- тикальных и горизонтальных линий (рис. 1). Для удобства обработки вертикаль- ные линии имели разные цвета. Для фона, на котором размещались цветные ли- нии, был выбран серый цвет. Такое сочетание цветов было выбрано по итогам многочисленных практических испытаний проектора, фотокамеры и условий фо- тографирования. Уровень яркости лампы проектора очень высок, и некоторые 152 ISSN 0572-2691 цвета на лице человека ярче, чем на экране монитора. При указанном сочетании цветов и фона уровень контрастности линий, спроектированных на лицо, доста- точный для создания качественных четких фотоснимков без вспышки. Ввиду то- го, что прямое попадание лучей высокого уровня яркости на сетчатку глаза опас- но, при создании фотографических снимков был сделан снимок человека с закрытыми глазами. Сетка проектировалась на лицо человека и искажалась определенным обра- зом в зависимости от черт лица. Фотоснимки выполнялись с трех позиций отно- сительно лица человека (рис. 2): с позиции «а» производился снимок анфас, с позиций «б» и «в» — соответственно правого профиля и левого. Фокусное рас- стояние от лица до каждой из позиций камеры одинаковое. Фокусное расстояние Камера Камера Проектор а б в Камера Рис. 2 Для обработки фотографических изображений лица со спроектированными линиями было создано специальное приложение, которое позволяет загружать одновременно три изображения (анфас, правый и левый профиль) и исследовать координатные зависимости соответствующих точек на поверхности лица актера. В процессе обработки фотоснимков последовательно рассматривались все вертикальные линии спроектированной на лицо человека сетки, видимые на лице от лба до подбородка. Процесс обработки проходил по описанной выше схеме, координаты точек линий определялись по формулам (9)–(11). На каждом фотоснимке прослеживались все вертикальные линии, спроекти- рованные на лицо актера. Для тестирования прослеживалось восемь линий правой части лица, а также одна линия, проходящая через середину лица (на основании формул (12), (13)). Количество точек каждой линии выбиралось оператором программы само- стоятельно в зависимости от особенностей лица человека и качества фотоснимков и было достаточным для построения качественной модели поверхности лица. Простое увеличение количества точек вместо ожидаемого повышения детализа- ции поверхности приводит к «шумам» — искажению поверхности модели. Это вытекает из особенностей проектирования сетки. Точность определения коорди- нат точек прямо зависит от качества работы мультимедийного проектора. Доста- точно качественное устройство позволяет получить высокую четкость изображе- ния на лице человека, но толщина проектируемых линий имеет свой предел. Тол- щина линий все же может оставаться достаточно грубой для совершенного отображения природных особенностей лица человека. Приложение позволяет увидеть общий вид линий, отмеченных оператором на лице (рис. 3). Рис. 1 Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики», 2011, № 1 153 Рис. 3 Результатом обработки стал набор трехмерных координат совокупности то- чек, принадлежащих поверхности лица актера. Блок элементов управления NURBS в программном продукте позволяет управлять построением множества значений координат управляющих точек NURBS-поверхности модели. Реализована возможность для интерактивного из- менения количества элементов в параметрах U и V, для наблюдения за NURBS- поверхностью (рис. 4). Рис. 4 В программном коде использовалась формула (8), где .LD  Таким образом, приложение автоматически осуществляет расчеты и вычисляет набор координат управляющих точек NURBS-поверхности модели P. Приложение имеет встроенные функции построения визуальных моделей с NURBS-поверхностей с помощью инструментов VRML. Оператор может не только построить визуальную модель, но и придать ей еще больше признаков сходства с актером, по фотоснимкам которого она построена. Этого можно до- стичь с помощью нанесения на построенную модель текстуры. В качестве тексту- ры используется фотографическое изображение лица анфас (без координатной сетки). Это фото создается в процессе фотосессии с позиции «а» (рис. 2) с исполь- зованием фотовспышки, причем проектор выключается, и поскольку лампа проек- тора не опасна, актер фотографируется с открытыми глазами. Модель, построенная таким образом, изображена на рис. 5 (а — фронтальная; б — вполоборота; в — профиль). 154 ISSN 0572-2691 а б в Рис. 5 Проверка эффективности технологии В результате экспериментов получены визуально достаточно достоверные мо- дели реальных человеческих лиц. Для проверки их «схожести» предлагается сле- дующее. Для каждого актера, для которого построена трехмерная модель лица, со- здано несколько дополнительных фотоснимков. Фотографирование проводилось в разных ракурсах, под разными углами камеры относительно лица актера. В соот- ветствие этим фотографическим снимкам были поставлены изображения трех- мерной модели лица человека в таком же ракурсе и под тем же углом. Оба соответствующих изображения были нормированы, т.е. обработаны так, чтобы соблюдалось соответствие размеров и размещения лица на изображении (рис. 6, а, б). Затем изображения были обработаны в графическом редакторе Photoshop CS2, чтобы выделить контуры лица (рис. 6, в, г). Следующий шаг — накладывание одного изображения на другое. При этом изображению верхнего шара придавалась прозрачность, чтобы изображения нижнего шара можно было рассмотреть и чтобы контуры обоих изображений совпадали (рис. 6, д). а б в г д Рис. 6 На сопоставленных изображениях контуры элементов лица — носа, рта, глаз, овала лица — совпадают, поэтому можно сделать вывод, что данная технология позволила получить реалистичную трехмерную модель лица человека с достаточ- но высокой степенью сходства с оригиналом. Для доказательства эффективности технологии проведен анализ координат соответствующих контурных изображе- ний элементов лица актера на произвольном снимке и изображения модели в та- ком же ракурсе. Далее приведен анализ сравнения координат на примере точек, принадлежащих контуру лица актера на фотоснимке — fL и на проекционном изображении модели в соответствующем ракурсе — .mL Каждой из этих линий соответствует набор коор- динат ее точек: },1,][:{ ,,,, niyxllL ififififf  и ,][:{ ,,,, imimimimm yxllL  },1 ni  соответственно, причем ,,, imif yy  .,1 ni  Было определено расстояние между соответствующими точками: 2 ,, 2 ,, )()( imifimif yyxx  ),,1( ni  а также максимальное значение для всех :,1 ni  6)()(max ~ 2 ,, 2 ,,  imifimif i yyxxd (данная величина измеряет- Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики», 2011, № 1 155 ся в пикселах). Значение d ~ составляет 1,3 % от длины фотографического изоб- ражения в пикселах, т.е. значения координат соответствующих точек мало отли- чаются, а значит, можно говорить о почти полном подобии кривых (рис. 7). 0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 50 100 150 200 250 300 350 400 1 — L f 2 — L m 1 2 Рис. 7 Заключение На основе предложенной математической модели с использованием матема- тического инструментария NURBS-поверхностей и В-сплайнов построена про- странственная модель лица человека. Модель имеет высокий уровень визуального сходства с оригиналом. Проведен сравнительный анализ координат, соответству- ющих контурных изображений элементов лица актера на произвольном снимке, и изображения модели в таком же ракурсе. Сравнительный анализ подтвердил вы- сокий уровень сходства пространственной модели с оригиналом. Дальнейшие разработки будут направлены на усовершенствование техноло- гии, в частности, на повышение уровня ее автоматизации, т.е. возможности вы- полнения большинства этапов построения модели не вручную, а с помощью соот- ветствующего программного обеспечения. Ю.В. Крак, О.В. Бармак, К.М. Барабан ВИКОРИСТАННЯ NURBS-АПРОКСИМАЦІЇ ДЛЯ ПОБУДОВИ ПРОСТОРОВОЇ МОДЕЛІ ОБЛИЧЧЯ ЛЮДИНИ Описано технологію побудови просторової моделі обличчя людини на основі специфічних фотографічних зображень. Запропоновано алгоритми обробки фо- тозображень для отримання параметрів просторової моделі. Обличчя моделю- ється за допомогою NURBS-поверхні. Yu.V. Krak, A.V. Barmak, E.M. Baraban USING NURBS-APPROXIMATION TO FORMATION OF THE SPATIAL HUMAN FACE MODEL The technology of spatial human face model building based on specific photo- graphic images is described. The algorithms of image processing parameters for spatial models are proposed. The face is modeled using NURBS-surfaces. 156 ISSN 0572-2691 1. Крак Ю.В., Бармак О.В. Комп’ютерна габітоскопія // Штучний інтелект. — 2006. — № 1. — С. 39–46. 2. Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознава- нию. — Киев : Наук. думка, 2004. — 545 с. 3. Adaptive multi-resolution fitting and its application to realistic head modeling / C. Xu, L. Quan, Y. Wang, T. Tan, M. Lhuillier // Proc. of Geometr. Model. and Proces., 2004. — Р. 345–348. 4. Modeling and animating virtual humans for real-time applications / F. Hülsken, Ch. Eckes, R. Kuck, J. Unterberg, S. Jörg // Intern. J. of Virtual Reality. — 2007. — 6, N 4. — P. 11–20. 5. Galicia G., Zakhor A. Depth based recovery of human facial features from video sequences // Image Proces., 1995. Proceedings., Intern. Conf. — 1995. — 2. — Р. 603–606. 6. Lengagne R., Fua P., Monga O. 3D stereo reconstruction of human faces driven by differential constraints // Image and Vision Comput. — 2000. — 18, N 4. — P. 337–343. 7. Dovgard R., Basri R. Statistical symmetric shape from shading for 3D structure recovery of faces // Lecture Notes in Comput. Sci. — 2004. — P. 99–113. 8. Smith W.A.P., Hancock E.R. A model-based method for face shape recovery // Pattern Recogn. and Image Anal. Second Iberian Conf., IbPRIA, 2005. — P. 268–276. 9. Fua P. Regularized bundle-adjustment to model heads from image sequences without calibration data // Intern. J. of Comp. Vision. — 2000. — 38, N 2. — P. 153–171. 10. Creating and animating personalized head models from digital photographs and video / V.G. Zhislina, D.V. Ivanov, V.F. Kuriakin, V.S. Lempitskii, E.M. Martinova, K.V. Rodyushkin, T.V. Firsova, A.A. Khropov, A.V. Shokurov // Program. and Comput. Software. — 2004. — 30, N 5. — P. 242–257. 11. 3D face image acquisition and reconstruction system / Y. Xu, C.S. Xu, Y.L. Tian, S.D. Ma, M.L. Luo // IEEE Instrument. and Measur. Techn. Conf., 1998. IMTC/98. Conf. Proc. — 1998. — 2. — Р. 1121–1126. 12. Федюков М., Соболев А. Построение параметрической модели головы человека по полиго- нальному представлению // Graphicon-2008: Материалы конференции. — М., 2008. — С. 317–318. 13. Nedashkivskyi O., Tyshchenko M. Facial expression generation technique // Proc. of the 9-th all-Ukr. Intern. Conf. UkrOBRAZ’2008, Nov. 3–7, Kiev. — 2008. — P. 139–142. 14. Александров Д.Ю. 3D сканеры. — http://www.3dnews.ru/peripheral/3dscan. 15. 3D laser scanning on a budget / M. Annear, A. Bruz, R. Grigsby, S. Taylor. — http://home.exetel. com.au/mah-gar/gnu/scanner/scanneren.htm. 16. Бармак О.В., Барабан К.М. Інформаційна технологія моделювання трьохмірної голови лю- дини // Вісн. Хмельницьк. нац. ун-ту. — 2009. — № 5. — С. 87–93. 17. Piegl L., Tiller W. The NURBS book, 2nd ed. — Berlin : Springer-Verlag, 1996. — 646 p. Получено 26.08.2010 Статья представлена к публикации членом редколлегии Ю.Г. Кривоносом. http://www.3dnews.ru/peripheral/3dscan

Использование NURBS-аппроксимации для построения пространственной модели лица человека

Institution

Ähnliche Einträge