Resumen

Presentamos un nuevo método de emparejamiento de puntos para superar el alineamiento denso de punto a punto de caras 3D escaneadas. En lugar de utilizar la transformación espacial rígida en el algoritmo tradicional de punto más cercano iterativo (ICP), adoptamos la transformación de lámina delgada (TPS) para modelar la deformación de diferentes caras 3D. Debido a que TPS es una transformación no rígida con buenas propiedades de suavidad, es adecuado para formular la variada morfología facial humana. Se propone un algoritmo de búsqueda de punto más cercano para mantener un mapeo uno a uno, y para lograr una buena eficiencia, el método de emparejamiento de puntos se acelera mediante un método de árbol KD. Una vez construida la correspondencia densa de punto a punto de las caras 3D, creamos morfología y animación facial 3D mediante interpolación de fotogramas clave y obtenemos resultados realistas. En comparación con el algoritmo ICP y el método de flujo ó

• Materias:Juego móvil multijugador Tecnología de juegos Aprendizaje experiencial Métodos de inteligencia artificial Bots
• Subjects:Multiplayer mobile game Game technology Experiential learning Artificial intelligence methods Bots
• Palabras claves:Nuevo método de coincidencia de puntos; Caras 3D escaneadas; Transformación de lámina delgada spline; Transformación no rígida; Método de árbol KD; Morphing de caras 3D
• Keywords:New point matching method; Scanned 3D faces; Thin plate spline transformation; Non-rigid transformation; KD-tree method; 3D face morphing