Aaron S. Jackson, Adrian Bulat, Vasileios Argyriou et Georgios Tzimiropoulos présentent leur publication Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression.
Au coeur de leur recherche : la création de modèles 3D de visages à partir d’une unique photo. Pas besoin de procédé lourd et complexe, donc, la géométrie est générée sans technique de type scan 3D ou photogrammétrie, mais à l’aide d’un réseau de neurones (Convolutional Neural Network). Le système est capable de prendre en compte des orientations et expressions faciales variées, ainsi qu’une occlusion partielle.
Une page en ligne permet de tester vous-mêmes le système, à partir de photos prédéfinies ou en important votre propre image. Vous pourrez ensuite observer le résultat en 3D via WebGL, et télécharger le modèle obtenu en OBJ.
Le code source est également disponible.
Ci-dessus, exemple d’utilisation du système, sur une photo de la pionnière de l’informatique Grace Hopper.
https://github.com/AaronJackson/vrn
