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最精準人臉3D模型建成 可自動處理多人種面部特征

2017-05-03 09:17:00來源:科技日報

  據《科學》雜志官網5月1日報道,英國倫敦帝國理工學院(ICL)計算機科學家開發出一種新方法,可以自動構建能處理面部特征的3D變形模型(3DMM),并將之應用于不同的人種。

  如果你有一個長鼻子,你還可能有一個長下巴,鑒于這種相關性,計算機可以用3DMM表征你的獨特面部,但它并沒有儲存3D掃描面部的每一個點的信息,而是列出了幾百個描述與平均面孔數字偏差的數值,包括大致對應的年齡、性別和臉長等參數。為盡可能處理各種不同的面部變化,3DMM需要集成許多面部信息,先掃描然后仔細標記所有特征。目前的模型僅基于幾百人的數據構建,且大部分是白人,因此模仿不同年齡和人種的能力有限。

  在 3DMM 中有兩種用于建立密集對應(dense correspondence)的技術。上排是在 UV 空間(通常是網格狀和紋理信息的圓柱形投影)中建立的人臉對應。每個網格的 UV 圖像都會注冊到模板 UV 圖像,隨后的采樣會生成一個與模板對應的混合圖形(mesh)。下排展示的是非剛性迭代最近點(NICP),NICP 可以迭代使用,不斷將 3D 模板變形從而匹配每個網格,完全避開 UV 空間。來源:Booth, J., Roussos, A., Ponniah, A. et al. Int J Comput Vis (2017). doi:10.1007/s11263-017-1009-7

  ICL計算機科學家詹姆斯·布斯的團隊開發的新方法有三個主要步驟:首先,用一種算法自動進行面部掃描,標記鼻尖和其他點位信息;然后,用另一種算法根據其他標記信息對所有掃描內容進行排序,將其組合成一個模型;最后,進行算法檢測并刪除不合格的掃描信息。

  布斯團隊將該方法應用于1萬人的面部掃描,創建了“大型面部模型”(LSFM),用現有模型測試,發現其能更準確地描述面孔。該成果即將發表在《計算機視覺期刊》雜志上。

  最近,布斯團隊還在另一篇論文中,利用新模型合成的1萬張面孔來編輯了一個人工智能程序,將偶然的2D快照轉換為精確的3D模型。該方法可用于從不同的角度查看相機上捕獲的犯罪嫌疑人,或者模擬其20年后的模樣。這種方法也能畫出或制作出歷史人物形象。

  新模型還可以很快應用于醫療。如果有人失去了鼻子,整形外科醫生可以根據臉部其余部分,模擬出新的鼻子。面部掃描還可以用于識別如威廉姆斯綜合征等遺傳疾病,提高通過面孔特征判斷患病可能性的準確率。

  英國約克大學計算機視覺研究所威廉·史密斯說:“布斯團隊的工作為全面自動化人臉識別過程作出了巨大貢獻。”

編輯: 賈斯曼
關鍵詞: 人臉識別;面部特征;3D模型;人種;自動處理
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