大きなヨーと発現のバリエーションの下での3Dフェイシャルランドマーク検出

3Dフェイシャルスキャンのための3Dランドマーク検出方法が提示され、徹底的に評価されます。提示された方法の主な貢献は、大きなYAWのバリエーション（しばしば顔のデータが欠落している）での3Dフェイシャルスキャンでのランドマークの自動およびポーズ不変の検出と、大きな表情に対するその堅牢性です。3次元情報は、3Dローカルシェイプ記述子を使用して候補のランドマークポイントを抽出することにより活用されます。形状記述子には、形状インデックス、3Dオブジェクトの表面の主要な曲率値の連続マップ、およびオブジェクトの3Dポイント分布のローカル記述子、スピン画像が含まれます。候補者のランドマークは、顔の解剖学的ランドマークの顔のランドマークモデル（FLM）と一致することにより特定され、ラベル付けされます。提示された方法は、さまざまな3Dフェイシャルデータベースに対して広く評価され、最先端の精度（4.5-6.3 mm平均ランドマークのローカリゼーションエラー）を実現し、最も困難なデータでテストされた場合でも、以前の方法を大幅に上回ります。

A 3D landmark detection method for 3D facial scans is presented and thoroughly evaluated. The main contribution of the presented method is the automatic and pose-invariant detection of landmarks on 3D facial scans under large yaw variations (that often result in missing facial data), and its robustness against large facial expressions. Three-dimensional information is exploited by using 3D local shape descriptors to extract candidate landmark points. The shape descriptors include the shape index, a continuous map of principal curvature values of a 3D object's surface, and spin images, local descriptors of the object's 3D point distribution. The candidate landmarks are identified and labeled by matching them with a Facial Landmark Model (FLM) of facial anatomical landmarks. The presented method is extensively evaluated against a variety of 3D facial databases and achieves state-of-the-art accuracy (4.5-6.3 mm mean landmark localization error), considerably outperforming previous methods, even when tested with the most challenging data.