计算机科学 > 计算机视觉与模式识别
[提交于 2024年12月29日
]
标题: 偏振BSSRDF动态人脸获取
标题: Polarimetric BSSRDF Acquisition of Dynamic Faces
摘要: 偏振光反射和散射的获取与建模有助于揭示物体的形状、结构和物理特性,在计算机图形学中变得越来越重要。然而,当前的偏振获取系统仅限于静态和不透明物体。另一方面,人脸提出了特别大的挑战,由于其复杂的结构和反射特性,存在强烈的时空变化的次表面散射,并且具有动态特性。我们提出了一种新的动态人脸偏振获取方法,专注于在各种肤色和面部表情范围内捕捉空间变化的外观和精确几何结构。它包括单层和异质性次表面散射、折射率以及镜面粗糙度和强度等参数,同时揭示基于生物物理的成分,如内层和外层血红蛋白、真黑色素和褐黑色素。我们的方法利用这些成分独特的多光谱吸收特征来量化它们的浓度,从而向我们的模型提供皮肤层内发生的复杂相互作用的信息。据我们所知,我们的工作是首次同时获取偏振和光谱反射信息以及动态人脸的基于生物物理的皮肤参数和几何结构。此外,我们的偏振皮肤模型可以无缝集成到各种渲染流程中。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.