A 3D Facial Reconstruction Evaluation Methodology: Comparing Smartphone Scans with Deep Learning Based Methods Using Geometry and Morphometry Criteria

要約

潜在的な臨床応用により、3次元（3D）顔形分析が関心を集めています。
ただし、高度な3Dフェイシャル獲得システムの高コストにより、広範囲にわたる使用が制限され、低コストの取得と再建方法の開発が促進されます。
この研究では、形態計測形状分析技術を統合することにより、従来の幾何学ベースのベンチマークを超えて、顔面形態の保存を評価するための統計的枠組みを提供する新しい評価方法を紹介します。
ケーススタディとして、スマートフォンベースの3Dスキャンと、ハイエンドのステレオフォトグラミックモデルをグラウンドトゥルースとして使用して、2D画像から最先端の深い学習再構築方法を比較します。
この方法論により、グローバルおよびローカルの形状の違いの定量的評価が可能になり、低コストの3Dフェイシャル獲得と再建技術の生物学的に意味のある検証アプローチを提供します。

要約(オリジナル)

Three-dimensional (3D) facial shape analysis has gained interest due to its potential clinical applications. However, the high cost of advanced 3D facial acquisition systems limits their widespread use, driving the development of low-cost acquisition and reconstruction methods. This study introduces a novel evaluation methodology that goes beyond traditional geometry-based benchmarks by integrating morphometric shape analysis techniques, providing a statistical framework for assessing facial morphology preservation. As a case study, we compare smartphone-based 3D scans with state-of-the-art deep learning reconstruction methods from 2D images, using high-end stereophotogrammetry models as ground truth. This methodology enables a quantitative assessment of global and local shape differences, offering a biologically meaningful validation approach for low-cost 3D facial acquisition and reconstruction techniques.

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