초록
이미지 자료가 자세, 조명, 가림 현상, 얼굴 표정 측면에서 어려운 경우 또는 초기 2D 특징 위치가 정확하지 않거나 신뢰할 수 없는 경우, 이미지에서 얼굴의 3D 재구성은 매우 도전적인 과제가 된다. 본 연구에서는 한 사람의 다수의 단일 이미지로부터 개별적인 3D 형태를 재구성하고, 각 재구성 결과의 품질을 평가한 후 가장 우수한 결과들을 통합하는 방법을 제안한다. 이 과정은 얼굴의 다양한 영역에 대해 별도로 수행된다. 본 알고리즘의 핵심 요소이자 본 논문의 주된 초점은 진정한 형태에 대한 정보 없이도 재구성을 평가할 수 있는 품질 측정 기준이다. 우리는 다양한 품질 측정 방법을 평가하고, 결과를 통합하는 방법을 개발하며, 자동화된 재구성에 대한 완전한 처리 파이프라인을 제시한다.