Eyelid Fold Consistency in Facial Modeling

要約

まぶたの形状は、人間の顔のモデリングにおけるアイデンティティと類似性に不可欠です。
人間のまぶたの外観は多様で、皮膚のひだや内眼角のひだの形態も個人によって異なります。
既存のパラメトリック顔モデルは、まぶたの形状の変化をある程度表現しますが、多様な個人にわたって十分な類似性を維持することはできません。
私たちは、まぶたのひだの一貫性の新しい定義を提案し、統合トポロジーで多様なまぶたの形状をモデル化する幾何学的処理技術を実装します。
この方法を使用して、パラメトリック顔モデルのトレーニングに使用されたデータを再処理し、顔関連の機械学習タスクの大幅な改善を実証します。

要約(オリジナル)

Eyelid shape is integral to identity and likeness in human facial modeling. Human eyelids are diverse in appearance with varied skin fold and epicanthal fold morphology between individuals. Existing parametric face models express eyelid shape variation to an extent, but do not preserve sufficient likeness across a diverse range of individuals. We propose a new definition of eyelid fold consistency and implement geometric processing techniques to model diverse eyelid shapes in a unified topology. Using this method we reprocess data used to train a parametric face model and demonstrate significant improvements in face-related machine learning tasks.

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