Age and gender-based human face reconstruction from single frontal image

FERKOVÁ, Zuzana, Petra URBANOVÁ, Dominik ČERNÝ, Marek ŽUŽI a Petr MATULA. Age and gender-based human face reconstruction from single frontal image. Multimedia Tools and Applications. Kluwer Academic Publishers, 2020, roč. 79, 5-6, s. 3217-3242. ISSN 1380-7501. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/s11042-018-6869-5.

Základní údaje

Originální název

Age and gender-based human face reconstruction from single frontal image

Autoři

FERKOVÁ, Zuzana (703 Slovensko, garant, domácí), Petra URBANOVÁ (203 Česká republika, domácí), Dominik ČERNÝ (203 Česká republika, domácí), Marek ŽUŽI (703 Slovensko, domácí) a Petr MATULA (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Multimedia Tools and Applications, Kluwer Academic Publishers, 2020, 1380-7501

---

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

10200 1.2 Computer and information sciences

Stát vydavatele

Nizozemské království

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

URL

Impakt faktor

Impact factor: 2.757

Kód RIV

RIV/00216224:14330/20:00115015

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

DOI

http://dx.doi.org/10.1007/s11042-018-6869-5

UT WoS

000519410700009

Klíčová slova anglicky

Face reconstruction; Single photo reconstruction; Depth image database; Frontal image; Forensic anthropology

Štítky

rivok

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

---

Anotace

V originále

We present an approach for the human face reconstruction from a single frontal image for the use in forensic anthropology when the subject’s age and gender is known. In our approach we build a database of several depth images per each age and gender group pair, marked with facial landmarks. To reconstruct a 3D facial model from an unknown frontal image we search the most similar face in the depth database based on the automatically detected landmarks and assign its depth to the model. In the evaluation part, we compared our approach to a recent automatic convolutional neural network based algorithm and a semi-automatic approach, where landmarks are required to be detected manually. In contrast to other tested approaches our algorithm can estimate all major components, such as eyes, nose and mouth, evenly. Thanks to the external depth database, it can also reconstruct human faces from images with partial facial occlusions and uneven lighting. Additionally, we have found that a single depth image provides a good approximation of the human face and a combination of multiple precomputed depth images has a little impact on the final 3D face reconstruction result. Speed measurements show that our algorithm provides a quick and a fully automatic way to reconstruct a human face from a single frontal image for the use in forensic anthropology.

---

Návaznosti

MUNI/A/0854/2017, interní kód MU	Název: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VII. Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VII., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/A/1018/2018, interní kód MU	Název: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VIII. Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VIII., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/A/1153/2019, interní kód MU	Název: Identifikační a predikční modely aplikované na kraniofaciální oblast člověka: inovace a validace Investor: Masarykova univerzita, Identifikační a predikční modely aplikované na kraniofaciální oblast člověka: inovace a validace, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/A/1400/2018, interní kód MU	Název: Rozvoj aplikačního potenciálu morfologických znaků obličeje člověka Investor: Masarykova univerzita, Rozvoj aplikačního potenciálu morfologických znaků obličeje člověka, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty