What does 2D geometric information really tell us about 3D face shape?
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 544720
- Danışmanlar: Dr. WILLIAM SMITH
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The University of York
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 149
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
A face image contains geometric cues in the form of con gurational information (semantically meaningful landmark points and contours). In this thesis, we explore to what degree such 2D geometric information allows us to estimate 3D face shape. First, we focus on the problem of tting a 3D morphable model to single face images using only sparse geometric features. We propose a novel approach that explicitly computes hard correspondences which allow us to treat the model edge vertices as known 2D positions, for which optimal pose or shape estimates can be linearly computed. Moreover, we show how to formulate this shape-from-landmarks problem as a separable nonlinear least squares optimisation. Second, we show how a statistical model can be used to spatially transform input data as a module within a convolutional neural network. This is an extension of the original spatial transformer network in that we are able to interpret and normalise 3D pose changes and self-occlusions. We show that the localiser can be trained using only simple geometric loss functions on a relatively small dataset yet is able to perform robust normalisation on highly uncontrolled images. We consider another extension in which the model itself is also learnt. The nal contribution of this thesis lies in exploring the limits of 2D geometric features and characterising the resulting ambiguities. 2D geometric information only provides a partial constraint on 3D face shape. In other words, face landmarks or occluding contours are an ambiguous shape cue. Two faces with di erent 3D shape can give rise to the same 2D geometry, particularly as a result of perspective transformation when camera distance varies. We derive methods to compute these ambiguity subspaces, demonstrate that they contain signi cant shape variability and show that these ambiguities occur in real-world datasets.
Benzer Tezler
- Bir konfeksiyon otomasyon yazılımı
A textile automation software
FERHAT TORGALOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEVFİK AKGÜN
- İrtifak hakkı değerlemesi
Right of easement valuation
CEREN CİHAN SOYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA YANALAK
- Yersel lazer tarama ölçmelerinde ölçme stratejisi geliştirme
Strategy development for terrestrial laser scanning measurements
METEHAN ASIM AYGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK
- Yapı bilgi modelleme süreçleri için algoritma destekli yaklaşım önerisi
Algorithm aided approach for the processes of building information modelling
ŞEYMANUR YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM
- Dizel motor modeli ile entegre bir aşırı doldurma ünitesi tasarım ve optimizasyon modeli geliştirilmesi
Development of a turbocharger design and optimization model integrated with the diesel engine model
MERT ALPAYA
Doktora
Türkçe
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT ALİ KAVURMACIOĞLU
PROF. DR. CENGİZ CAMCI