JP2011170891A - 顔画像処理方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
顔をリアルにアニメーション化する。
【解決手段】
複数の異なる光源で1つの顔を照射し、記照射からレンジマップデータを測定し、照射からイメージデータを測定し、汎用顔テンプレートをレンジマップデータに適用して、レンジマップデータに関連するノイズを拒絶し、レンジマップデータから3次元面を導出し、3次元面に対する面法線を計算し、面法線およびイメージデータを処理してアルベドマップを計算し、アルベドマップが、特殊タイプのテキスチャマップであり、当該特殊タイプのテキスチャマップでは、各サンプルが、顔の3D面の記述に加えて、面上の特定ポイントにおける顔面の拡散反射率を記述するものであり、光源が、静止した測定装置に対して一定位置にある、ことを特徴とする顔画像処理方法。
【選択図】図3
Description
モデリングするための、新規な手法が提案されている。
(1) レンジマップ(またはデプスマップ(depth map))と、
(2)構造化光源のパターンがそこに投影されていない顔の画像である。
(transformation function) が導き出される。この変換関数は、人物Bの表情に合致しているはずの合成表情の集合 (a set of synthetic expressions) を導き出すために使用される。すなわち、変換関数が導き出されると、これはコードブック内の表情の各々に適用され、コードブック表情が人物Bの表情に合致するようにされる。従って、トレーニング集合の中に存在しない可能性のある、新しい表情が、例えば、人物Bから受信されたときは、合成コードブック表情をサーチすれば、人物Bの表情に最も合致する表情を見付けることができる。
リアル感のある顔と顔表情をレンダリングするには、皮膚の反射率と顔の動きを非常に正確なモデルで表す必要がある。以下では、ジオメトリ、動きおよび反射率に関する測定データを使用して、顔をモデリングし、アニメーション化し、レンダリングして特定人物の顔の外観と顔表情をリアルに再現するための方法および手法が説明されている。ジオメトリと双方向反射率を含んでいる完全モデルが構築されるので、どのような照明条件と表示条件においても、顔をレンダリングすることができる。以下に説明するモデリングシステムと方法では、異なる顔間が対応付けられた構造化顔モデル (structured face model)
が構築され、この顔モデルは、さまざまな顔のアニメーション操作の基礎となっている。
予備知識として、図1に、ここで説明している実施形態で使用できるデスクトップコンピュータ130の例の概要を示す。分散コンピューティング環境の状況下では、図示のようなコンピュータはさまざまなものが使用可能である。これらのコンピュータは、以下に記載されている説明に従ってグラフィックスをレンダリングし、画像(イメージ)を処理するために使用することができる。
従来は、取り込みシステム(capturing system) は、顔全体の顔構造と反射率特性の両方を、相互から独立して同時に取り込むことができなかった。例えば、構造化光 (structured light) を使用して顔の構造を取り込むシステムが存在しているが、これらのシステムは、反射率 (reflectance) のような、顔の特性を取り込んでいない。同様に、顔の反射率を取り込むシステムが存在しているが、これらのシステムは、顔の構造を取り込んでいない。顔の構造と反射率を、相互に独立して同時に取り込むことができると、収集したデータに別の操作を加え、さまざまな顔レンダリングとアニメーション化操作に役立てることが可能になる。以下では、例示レンダリング操作の一具体例が説明されているが、当然に理解されるように、下述しているシステムと方法の結果として得られる情報またはデータは、他のさまざまな分野で利用することが可能である。例えば、アプリケーション分野としては、セキュリティやパーソナルユーザ間のやりとり、などを目的とした顔の認識、ゲーム、ムービ(映画、動画)などのアニメーションを目的としたリアル感のある顔モデルの構築、およびユーザが自分の顔を容易に取り込んで、インタラクティブエンターテイメントやビジネスコミュニケーションで使用できるようにすること、などがある。
はナローバンドの波長に集中されるのに対し、周囲光はブロードレンジの波長にわたって拡散されるので、光源からの光は、上記のような波長のときの周囲光よりも強力になる。カメラは、光源から放出された波長だけを記録するようにフィルタリングされるので、周囲光による影響を受けることはほとんどない。その結果、カメラは、選択された光源が被写体に及ぼす影響だけを検出することになる。
ステップ302で、ステップ300の照射からレンジマップデータ(デプスマップデータ)と画像データが測定される。
上の特定ポイントでの顔面の拡散反射率を記述している。アルベドマップの導出は、上記に示した情報が与えられていれば、この分野の精通者には自明のものである。例示のアルゴリズムは、Marschner著「コンピュータグラフィックスの逆レンダリング(Inverse Rendering for Computer Graphics)」(PhD thesis, Cornel University, August 1998) に記載されている。
ある表情変換実施形態では、コードブック (code book) の考え方が取り入れられ、以下に説明されている表情変換操作で利用されている。図4は、ある人物から取り込まれた多数の、異なる表情を収めているコードブック400の例を示す。これらの表情は、汎用表情 (generic expressions)、つまり、特定の個人からではなく、汎用的人物からの表情と考えることができる。この例では、表情は、表情1から表情Nまでの範囲を有する。表情1は、例えば、「スマイル」であり、表情2は「しかめ面」にであり、表情3は「怒り」の表情である。以下、同様である。コードブック400に収められている表情は、数学的には、それらのジオメトリの形で記述されており、すぐ上で説明したプロセスのような、適当な方法で取り込むことが可能である。
406はソフトウェアで実現されている。線形変換プロセッサはトレーニング表情集合402と、対応するコードブック表情404とを入力として受け取る。変換プロセッサはこれらの入力を処理して、変換関数408を導き出す。この変換関数408を、コードブック400内の表情のすべてに適用すると、合成表情集合 (synthesized set of expressions) が得られる。この合成表情集合は、トレーニング表情集合が得られた人物の表情に関連するジオメトリック変形によって操作された、コードブックの表情を表している。
図6はシステム600を示す。そこには、上述した表情変換プロセスをどのように採り入れるかが、1つの例で示されている。システム600は送信側コンピューティングシステム、つまり、トランスミッタ602と、受信側コンピューティングシステム、つまり、レシーバ604とを含み、これらは、インターネット(the Internet) などのネットワーク603を介して通信するように接続されている。トランスミッタ602は照明システム200(図2)を含み、これは、図2を参照して上述したように、ある人物の表情を取り込むように構成されている。さらに、トランスミッタ602は、図4を参照して上述したものと同じような、コードブック400を含んでいる。なお、ここでは、コードブックは、上述したように合成表情集合に合成されているものとする。すなわち、照明システム200が取り込んだ表情をもつ人物から得られたトレーニング表情集合を使用して、コードブックが処理され、合成表情集合が得られている。
図7は、ここで説明している実施形態による表情変換のいくつかの効果を示す図である。1行目の絵(A)は、第1人物(人物A)の合成顔を構成しており、そこには3つの異なる表情が示されている。これらの絵は、人物Aの取り込まれた顔の動きの結果である。第2人物(人物B)の顔の動きは、すでに取り込まれている。人物Bの取り込まれた顔の動きは3行目(C)に示されている。ここでは、3D動きデータは、いくつかのカラードットを人物の顔の上に置き、人物の顔が変形されたときドットの動きを測定することによって取り込まれているが、このことは、この分野の精通者ならば当然に理解されるものである。なお、顔の動きは、上述したシステムと方法によって取り込むことができる。人物Bの取り込まれた動きは、上述したように使用されて、人物Aの表情が変換されている。この操作の結果は、2行目に示されている。これら3セットの絵の表情は、すべて相互に一致
している。同図に示すように、1行目(A)と2行目(B)の表情は、非常に異なる2人物から導き出されたとしても、非常に類似しているのに対し、第2人物(3行目(C))のオリジナル表情は、1行目(A)と2行目(B)の表情とは全体的に類似していない。
リアル感のある画像を作るために必要とされる顔のモデルは、2つの部分からなっている。モデルの第1部分は、顔のジオメトリ(つまり、顔面の形状)に関係している。他方、モデルの第2部分は、顔の反射率(つまり、顔のカラーと反射特性)に関係している。このセクションでは、このモデルの第1部分、つまり、顔のジオメトリについて説明する。
顔モデルを構築する第1ステップでは、レーザレンジスキャナで測定されたジオメトリに密接に近似する細分面が作成される。図示の例では、細分面は、Loopの細分ルールを使用して粗三角メッシュから定義されている。Loopの細分ルールは、Charles Loop著「三角形に基づく平滑細分面(Smooth Subdivision SurfacesBased on Triangles)」(PhD thesis, University of Utah, August 1987) に詳しく説明されている。さらに、細分面は、Hoppe他著「区分平滑面再構築(Piecewise smooth surface reconstruction)」(Computer Graphics (SIGGRAPH '94 Proceedings) pp. 295-302, July 1994) に記載されているものと類似のシャープエッジを追加して定義されている。なお、不規則なクリーズマスク (crease mask)は使用されていない。さらに、ダーツ(dart) とクリーズ頂点(crease vertex)の間のエッジを細分化するとき、クリーズ頂点に隣接する新エッジだけがシャープエッジとしてマークされている。
(isolated vertex) だけは、明確に定義された限界法線 (limit normal) をもつことができないからである。
peの面適合法は、基本的には、3つのフェーズからなるものと言うことができる。すなわち、トポロジ型推定(フェーズ1)、メッシュ最適化(フェーズ2)、および区分平滑面最適化(フェーズ3)である。
になる。この構造は、顔のアニメーションで利用すると、多くの面で便利である。
上述してきた変位細分面は、顔の皮膚面の形状を非常によく表している。しかし、リアル感のある顔を得るために望ましいとされる特徴が、他にもいくつかある。その中で最も重要な特徴が目である。レーザレンジスキャナは目に関する適切な情報を取り込まないので、メッシュは、別々にモデル化された目を追加することによって、レンダリングのために補強されている。顔モデルの他の部分と異なり、目とその動きは、特定の人物から測定されないので、リアルな目の外観を再現するとは限らないようになっている。しかし、目の存在と動きは、顔モデルの全体的外観にとって非常に重要である。
が得られることである。汎用顔モデルを各個人の顔に適合することは、汎用モデルのどの部分も、各人物の顔上の同じ特徴に常にマッピングされるように制約されている。例えば、汎用モデル中の口の左隅は、どの人物の顔でも、その口の左隅に常にマッピングされる。適合顔モデルの集合を利用すると、どの顔においても、ある特定の顔にある特定のポイントに対応するポイントを判断することができる。例えば、人物Aの顔上の口の左隅の動きが測定されたとする。顔Aへの汎用モデルの適合を使用すると、汎用モデルのどのポイントが測定ポイントに対応しているかを判断することができ、次に、顔Bへの汎用モデルの適合を使用すると、Bの顔のどのポイントが汎用モデル上の、計算されたポイントに対応しているか、従って、顔Aの測定ポイントに対応しているかも判断することができる。測定した顔上のポイント集合から動きを再現するために新しい顔のどの部分を移動させる必要があるかを知っている必要があるため、この情報は、動きをある顔から別の顔に変換する上で不可欠である。
顔の動きは、画面上のサンプルポイント集合の、時間と共に変化する3D位置によって指定される。顔が動き取り込みデータによって制御されるとき、これらのポイントは、動き取り込みシステムによってトラッキングされる、顔上のマーカになっている。これらのポイントの動きは、顔面の領域にスムーズに影響する制御ポイントの集合によって顔面を制御するために使用される。顔の動きデータの取り込みは、この分野の精通者ならば理解されるように、いずれかの適当な方法で行うことができる。1つの具体例では、顔の動きは、Guenter他著「顔の作成(Making Faces)」(Proceedings of SIGGRAPH 1998, pp. 55-67,
1998) に記載されている手法を使用して取り込まれていた。
顔は、制御ポイント集合qjの変位の線形的組み合わせに従って、三角メッシュの各頂点wiをその静止位置から変位することによってアニメーション化されている。これらの制御ポイントは、動きを記述しているサンプル点pjと1対1で対応している。各制御ポイントが頂点に及ぼす影響は、対応するサンプルポイントからの距離と共に低下していき、複数の制御ポイントが頂点に影響する場合には、それらの重みは総和が1になるように正規化される。
付けするために使用されている。サンプルポイント集合に従って顔メッシュを動かすには、制御ポイント位置を計算して、顔面がそれなりに変形されるようにしなければならない。上述したのと同じ重み付け関数を使用すると、サンプルポイントが制御ポイントに応じてどのような動きをするかを計算することができる。その結果は線形変換p = Aqである。従って、時刻tに、サンプル位置ptを求めるには、制御ポイントqt = A-1ptを使用することができる。しかし、マトリックスAは条件付けが十分でないことがあるので、制御ポイントの動きが非常に大きいために起こる、望ましくない面形状を回避するために、SVD(Singular Value Decomposition−特異値分解)を使用してA-1が計算され、A-1の特異値は限界Mでクランプされる。図示の例では、M = 1.5が使用されている。SVDを論じている参考文献としては、GolubおよびVan Loan著「マトリックス計算(Matrix Computations)」第3版、Johns Hopkins press,1996がある。
顔を実物に近い外観にするためには、プロシージャで生成された動きが目に加えられ、別々に取り込まれた剛体運動が頭全体に加えられる。眼球は、ランダムな固定方向のシーケンスに従って回転され、一方の眼球から次の眼球に向かってスムーズに移動して行く。まぶたは、眼球の中心を通る軸周りにまぶたを定義している頂点を回転し、まぶたメッシュ上に定義された重みを使用して変形がスムーズに行われるようにすることでアニメーション化される。
リアル感のある顔画像をレンダリングするためには、ジオメトリが正確であるだけでなく、皮膚からの光の反射の計算が正確であることが要求される。図示の例では、顔をレンダリングするために、物理ベースのMonte Carlo光線トレーサが使用されている。手法の例としては、Cook他著「分布光線トレーシング(Distribution Ray Tracing)」、Computer
Graphics (SIGGRAPH '84 Proceedings), pp. 165-174, July 1984およびShirley他著「直接照明計算のためのMonte Carlo手法(Monte Carlo techniques for direct lighting calculations)」、Transactions on Graphics, 15(1):1-36, 1996に記載されているものがある。この方法によると、任意のBRDF(bi-directional reflectance distribution functions:双方向反射率分布関数)を使用して、単純なシェーディングモデルでは近似化が困難であった、皮膚の外観を正確にシミュレートすることができる。さらに、拡張光源が使用されているが、これは、ポートレート写真のようにレンダリングするとき、見苦しくない画像を得るために必要になるものである。物理的光移動は、計算効率の必要上、次の2点でずれるようにしている。すなわち、拡散相互反射 (diffuse interreflection) は無視され、目は屈折なしで瞳を通るように照明されている。
e Eurographics Workshop on Rendering), pp. 131-144, June 1999に記載されているものがある。これらの測定は、いくつかの被写体の額の平均BRDFを記述しており、Lafortune他著「反射率関数の非線形近似化(Non-linear approximation of reflectance functions)」、Computer Graphics(SIGGRAPH '97 Proceedings), pp. 117-126, August 1997に記載されているBRDFモデルの適合パラメータを含んでいる。従って、これらの測定は、リアル感のある顔をレンダリングするときの、すぐれた出発点となっている。しかし、これらの測定は、実際の顔で観察される空間的変化の一部を含むように補強する必要がある。これは、その皮膚がレンダリングした皮膚と類似している被写体の測定BRDFへの適合から始め、それを拡散反射成分と鏡面反射成分に分離することによって行われる。そのあと、各々をモジュレートするためにテキスチャマップが取り入れられている。
図示し、上述してきた実施形態では、拡散反射に起因する、空間的に変化する反射率を記述していることが要求されるアルベドマップは、制御された照明の下で撮影された顔のデジタル写真シーケンスを使用して測定されていた。
'97 Proceedings), pp. 369-378, August 1997に記載されている方法を使用して較正されている。光/カメラシステムのフラットフィールド応答は、大きなホワイトカードの写真を使用して較正されている。レンズのフォーカルレングスとひずみは、Zhang著「カメラ較正のためのフレキシブルな新手法(A flexible new technique for camera calibration)」、TechnicalReport MSR-TR-98-71, Microsoft Research, 1998に記載されている手法を用いて較正されている。全体スケールファクタは、既知反射率の参照サンプルを使用してセットされている。光源強度の画像間の変化が考慮の対象となっているときは、すべての画像に参照サンプルを組み込むことによって制御が行われている。
示されている。2行目(図17の(A),(B),(C))は、グレージング角度での強い鏡面反射を含む、リムとサイドの照明の効果を示している。なお、光源は、この行の3画像のいずれも、同じ強度であり、顔から同じ距離に置かれている。反射率の方向変化は、親しみのある照明効果がレンダリングに現れることに貢献している。3行目(図18の(A),(B),(C))では、表情の変形が顔に加えられても、顔は通常の表情の動きでは自然のように見えることを示している。
上述してきた実施形態によれば、顔をリアル感のある顔にモデリングし、レンダリングするという高い基準を満たしてから、人間の顔と同じように親しみのある画像が信頼できる形で表示できるようにするという難題を解決するシステムと方法が提供されている。このアプローチの考え方は、顔モデルが実際に現実の顔に似るように、可能な限り測定を利用することにある。顔のジオメトリは、異なる顔に共通して統一した接続性と対応性をもつ、変位でマッピングされた細分面で表されている。反射率は、従来による人間の皮膚のBRDF測定から得られ、その測定が新規な測定と併用されて、複数の視点(ビュー)が拡散反射率を表す、単一の照明補正テキスチャマップになるように結合されている。動きは、上述した動き取り込み手法によって得られ、その動きが、改良された変形方法を使用して顔モデルに適用されることによって、シェーディング面に適した動きが得られるようにしている。レンダリングのリアル感は、現実の顔のジオメトリ、動きおよび反射率を物理ベースのレンダラ (physically-based renderer) で使用することによって大幅に向上されている。
202 カメラ
202a カメラのレンズ
204、206 光源
400 コードブック
402 トレーニング表情集合
406 変換プロセッサ
408 変換関数
410 合成表情集合
602 トランスミッタ(送信側)
604 レシーバ(受信側)
606 再構築モジュール
Claims (18)
- 複数の異なる光源で1つの顔を照射するステップであって、少なくとも1つの光源が偏光されるステップと、
前記照射からレンジマップデータを測定するステップと、
前記照射からイメージデータを測定するステップと、
汎用顔テンプレートをレンジマップデータに適用して、レンジマップデータに関連するノイズを拒絶するステップと、
前記レンジマップデータから3次元面を導出するステップと、
前記3次元面に対する面法線を計算するステップと、
前記面法線および前記イメージデータを処理してアルベドマップを計算するステップと、
を有し、
前記アルベドマップが、特殊タイプのテキスチャマップであり、当該特殊タイプのテキスチャマップでは、各サンプルが、顔の3D面の記述に加えて、面上の特定ポイントにおける顔面の拡散反射率を記述するものであり、
前記光源が、静止した測定装置に対して一定位置にある、
ことを特徴とする顔画像処理方法。 - 請求項1に記載の方法において、少なくとも1つの光源は赤外線光の光源であることを特徴とする方法。
- 1つ又はそれより多いコンピュータ読み取り可能な媒体であって、当該媒体上に、コンピュータによって実行されたとき、請求項1に記載の方法を実行する指令を有する、コンピュータ読み取り可能な媒体。
- 前記光源が異なった周波数のものである、請求項1に記載の方法。
- 複数の異なる光源で1つの顔を照射するステップであって、全ての光源が偏光されるものと、
前記照射からレンジマップデータを測定するステップと、
前記照射からイメージデータを測定するステップと、
汎用顔テンプレートをレンジマップデータに適用して、レンジマップデータに関連するノイズを拒絶するステップと、
前記レンジマップデータから3次元面を導出するステップと、
前記3次元面に対する面法線を計算するステップと、
前記面法線および前記イメージデータを処理してアルベドマップを計算するステップと、
を有し、
前記アルベドマップが、特殊タイプのテキスチャマップであり、当該特殊タイプのテキスチャマップでは、各サンプルが、顔の3D面の記述に加えて、面上の特定ポイントにおける顔面の拡散反射率を記述するものであり、
前記光源が、静止した測定装置に対して一定位置にある、
ことを特徴とする顔画像処理方法。 - 1つ又はそれより多いコンピュータ読み取り可能な媒体であって、当該媒体上に、コンピュータによって実行されたとき、請求項5に記載の方法を実行する指令を有する、コンピュータ読み取り可能な媒体。
- 複数の異なる光源で1つの顔を照射するステップと、
前記照射からレンジマップデータを測定するステップと、
汎用顔テンプレートをレンジマップデータに適用して、レンジマップデータに関連するノイズを拒絶するステップと、
前記照射からイメージデータを測定するステップと、
前記レンジマップデータから3次元面を導出するステップと、
前記3次元面に対する面法線を計算するステップと、
前記面法線および前記イメージデータを処理してアルベドマップを前記処理装置により計算するステップと、
を有し、
前記アルベドマップが、特殊タイプのテキスチャマップであり、当該特殊タイプのテキスチャマップでは、各サンプルが、顔の3D面の記述に加えて、面上の特定ポイントにおける顔面の拡散反射率を記述するものであり、
前記光源が、静止した測定装置に対して一定位置にある、
ことを特徴とする顔画像処理方法。 - 1つ又はそれより多いコンピュータ読み取り可能な媒体であって、当該媒体上に、コンピュータによって実行されたとき、請求項7に記載の方法を実行する指令を有する、コンピュータ読み取り可能な媒体。
- 複数の異なる光源で1つの顔を照射するステップと、
前記照射からレンジマップデータを測定するステップと、
前記照射からイメージデータを測定するステップと、
汎用顔テンプレートをレンジマップデータに適用して、レンジマップデータに関連するノイズを拒絶するステップと、
前記レンジマップデータをフィルタリングするステップと、
前記レンジマップデータから3次元面を導出するステップと、
前記3次元面に対する面法線を計算するステップと、
前記面法線および前記イメージデータを処理してアルベドマップを前記処理装置により計算するステップと、
を有し、
前記アルベドマップが、特殊タイプのテキスチャマップであり、当該特殊タイプのテキスチャマップでは、各サンプルが、顔の3D面の記述に加えて、面上の特定ポイントにおける顔面の拡散反射率を記述するものであり、
前記光源が、静止した測定装置に対して一定位置にある、
ことを特徴とする顔画像処理方法。 - 1つ又はそれより多いコンピュータ読み取り可能な媒体であって、当該媒体上に、コンピュータによって実行されたとき、請求項9に記載の方法を実行する指令を有する、コンピュータ読み取り可能な媒体。
- 複数の異なる光源で1つの顔を照射する手段であって、少なくとも1つの光源が偏光される手段と、
前記照射からレンジマップデータを測定する手段と、
前記照射からイメージデータを測定する手段と、
汎用顔テンプレートをレンジマップデータに適用して、レンジマップデータに関連するノイズを拒絶する手段と、
前記レンジマップデータから3次元面を導出する手段と、
前記3次元面に対する面法線を前記処理装置により計算する手段と、
前記面法線および前記イメージデータを処理してアルベドマップを計算する手段と、
を有し、
前記アルベドマップが、特殊タイプのテキスチャマップであり、当該特殊タイプのテキスチャマップでは、各サンプルが、顔の3D面の記述に加えて、面上の特定ポイントにおける顔面の拡散反射率を記述するものであり、
前記光源が、静止した測定装置に対して一定位置にある、
ことを特徴とする顔画像処理システム。 - 請求項11に記載のシステムにおいて、少なくとも1つの光源は赤外線光の光源であることを特徴とするシステム。
- 請求項11に記載のシステムにおいて、前記複数の光源は周波数が異なることを特徴とするシステム。
- 複数の異なる光源で1つの顔を照射する手段であって、全ての光源が偏光される手段と、
前記照射からレンジマップデータを測定する手段と、
前記照射からイメージデータを測定する手段と、
汎用顔テンプレートをレンジマップデータに適用して、レンジマップデータに関連するノイズを拒絶する手段と、
前記レンジマップデータから3次元面を導出する手段と、
前記3次元面に対する面法線を前記処理装置により計算する手段と、
前記面法線および前記イメージデータを処理してアルベドマップを計算する手段と、
を有し、
前記アルベドマップが、特殊タイプのテキスチャマップであり、当該特殊タイプのテキスチャマップでは、各サンプルが、顔の3D面の記述に加えて、面上の特定ポイントにおける顔面の拡散反射率を記述するものであり、
前記光源が、静止した測定装置に対して一定位置にある、
ことを特徴とする顔画像処理システム。 - 1つ又はそれより多いプロセッサと、
1つ又はそれより多いコンピュータ読み取り可能媒体と、
前記1つ又はそれより多いコンピュータ読み取り可能媒体上のコンピュータ読み取り可能な指令であって、前記1つ又はそれより多いプロセッサによって実行されたとき、前記1つ又はそれより多いプロセッサに、以下の方法、即ち、
複数の異なる光源で1つの顔を照射するステップであって、少なくとも1つの光源が偏光されるステップと、
前記照射からレンジマップデータを測定するステップと、
汎用顔テンプレートをレンジマップデータに適用して、レンジマップデータに関連するノイズを拒絶するステップと、
前記照射からイメージデータを測定するステップと、
前記レンジマップデータから3次元面を導出ステップと、
前記3次元面に対する面法線を計算するステップと、
前記面法線および前記イメージデータを処理してアルベドマップを計算するステップと、
を実行させる指令を有するコンピュータ読み取り可能な指令と、
を備え、
前記アルベドマップが、特殊タイプのテキスチャマップであり、当該特殊タイプのテキスチャマップでは、各サンプルが、顔の3D面の記述に加えて、面上の特定ポイントにおける顔面の拡散反射率を記述するものであり、
前記光源が、静止した測定装置に対して一定位置にある、
顔画像処理システム。 - 請求項15に記載のシステムにおいて、少なくとも1つの光源は赤外線光の光源であることを特徴とするシステム。
- 請求項15に記載のシステムにおいて、前記複数の光源は周波数が異なることを特徴とするシステム。
- 1つ1つ又はそれより多いプロセッサと、
1つ又はそれより多いコンピュータ読み取り可能媒体と、
前記1つ又はそれより多いコンピュータ読み取り可能媒体上のコンピュータ読み取り可能な指令であって、前記1つ又はそれより多いプロセッサによって実行されたとき、前記1つ又はそれより多いプロセッサに、以下の方法、即ち、
複数の異なる光源で1つの顔を照射するステップであって、全ての光源が偏光されるステップと、
前記照射からレンジマップデータを測定するステップと、
汎用顔テンプレートをレンジマップデータに適用して、レンジマップデータに関連するノイズを拒絶するステップと、
前記照射からイメージデータを測定するステップと、
前記レンジマップデータから3次元面を導出ステップと、
前記3次元面に対する面法線を計算するステップと、
前記面法線および前記イメージデータを処理してアルベドマップを計算するステップと、
を実行させるプログラムを記録した記録媒体と、
を有し、
前記アルベドマップが、特殊タイプのテキスチャマップであり、当該特殊タイプのテキスチャマップでは、各サンプルが、顔の3D面の記述に加えて、面上の特定ポイントにおける顔面の拡散反射率を記述するものであり、
前記光源が、静止した測定装置に対して一定位置にある、
ことを特徴とする顔画像処理システム。
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