깊이 영상 기반 3차원 얼굴 모델 생성 방법 - 신우섭 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
본 논문은 다양한 각도에서의 촬영된 깊이 데이터와 2차원 얼굴 영상을 활용하여 3차원 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 기존에 깊이 데이터만을 기반으로 하는 얼굴 모델링은 정합, 얼굴 일부 데이터 손실, 얼굴에 적합한 메시 등과 같은 한계점이 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 3차원 변형 가능 얼굴 모델 방법을 활용한다. 얼굴의 중요한 형태 정보를 가지고 있는 2차원 얼굴 영상에서의 특징점을 통해 개략적인 3차원 변형 가능 얼굴 모델을 생성한다. 개략적으로 생성된 3차원 얼굴 모델를 다양한 각도에서 촬영된 깊이 데이터와 정합하여 개략적으로 생성된 3차원 얼굴 모델을 개선한다. 본 논문은 실제 얼굴의 복잡한 형태를 더욱 잘 반영하는 3차원 얼굴 모델의 생성을 가능하게 하였다. 이런 접근법은 기존의 깊이 데이터만을 사용하는 얼굴 모델링 방법의 한계를 극복하고, 자연스러운 얼굴 생성이 가능해질 것이다. 또, 얼굴 모델링의 정확도와 다양성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
학위논문(석사)--미디어학과,2023. 8
Keywords: 얼굴