Recovering facial shape using a statistical model of surface normal direction

In this paper, we show how a statistical model of facial shape can be embedded within a shape-from-shading algorithm. We describe how facial shape can be captured using a statistical model of variations in surface normal direction. To construct this model, we make use of the azimuthal equidistant projection to map the distribution of surface normals from the polar representation on a unit sphere to Cartesian points on a local tangent plane. The distribution of surface normal directions is captured using the covariance matrix for the projected point positions. The eigenvectors of the covariance matrix define the modes of shape-variation in the fields of transformed surface normals. We show how this model can be trained using surface normal data acquired from range images and how to fit the model to intensity images of faces using constraints on the surface normal direction provided by Lambert's law. We demonstrate that the combination of a global statistical constraint and local irradiance constraint yields an efficient and accurate approach to facial shape recovery and is capable of recovering fine local surface details. We assess the accuracy of the technique on a variety of images with ground truth and real-world images

Accurate Analysis of the Spatial Pattern of Reflected Light and Surface Orientations Based on Color Illumination

3D Recovery approaches require a variety of clues to obtain shape information. The shape from shading (SFS) method uses shading information in images to estimate depth maps. Although shading contains detailed information, it causes some well-known ambiguities such as convex-concave ambiguity. In this study, a system installation, using red, green, and blue illumination, and an algorithm, processing reflections on the surface, were proposed for the accurate analysis of surface orientations, and ambiguity problems. Surface orientations, erroneously predicted by six different methods, were improved by implementing the proposed system. Consequently, the correct orientation of the surface points was determined by removing the ambiguities in images taken without considering the location of illumination, and all the tested methods provided successful results using the proposed system

Obtención de mapas de profundidad densos mediante visión activa por movimiento controlado de una cámara : Aplicación a tareas de reconocimiento

En este trabajo se presenta una aproximación novedosa al problema de obtención de información tridimensional de una escena a partir de distintas vistas de la misma. El montaje sobre el que se ha realizado la validación experimental de los algoritmos desarrollados es del tipo hand-eye por ser un tipo de montaje suficientemente contrastado en la literatura y con claras aplicaciones industriales. Entre ellas están las de prototipado rápido, agarre o construcción de entornos virtuales para teleoperación. No obstante, los algoritmos obtenidos son fácilmente realizables sobre otro tipo de sistemas tales como robots móviles. En este caso las aplicaciones en navegación visual y levantamiento de mapas de entornos desconocidos son claramente identificables. La consecución del objetivo final ha supuesto la investigación y la obtención de resultados reseñables en distintas áreas. Ha sido necesario el desarrollo de un proceso de calibración del sistema en el que se hacen aportaciones a la calibración de cámaras con fuerte distorsión radial. La estructura tridimensional de los objetos de la escena se ha obtenido de manera incremental. La investigación en este campo ha dado como fruto la evolución de un método clásico (MCE) de obtención de distancias por estereoscopía y el desarrollo de otro novedoso (RRD). La determinación de la posición de la siguiente reconstrucción incremental ha hecho necesario el estudio de las diferentes estrategias presentes en la literatura para la solución del problema de determinación de la siguiente mejor vista (NBV). Como resultado se presenta el desarrollo de un nuevo algoritmo NBV especialmente adaptado al empleo de cámaras como elemento de toma de datos. El trabajo concluye presentando los resultados obtenidos al utilizar los resultados obtenidos en un sistema de reconocimiento tridimensional de objetos. Este tipo de aplicación se ha elegido por su gran exigencia en la calidad de los datos de entrada y la clara aplicación práctica de un sistema de este tipo