#ComputerVision – How to create a 3D model of a face using a 2D photo (Amazing !)

Hello!

The advances in Computer Vision are becoming more and more impressive. The suite I know best and with use more is Azure Cognitive services, however, there are surprises and advances that leave me with my mouth open.

This is the case of the work published by Aaron S. Jackson, Adrian encyclical, Vasileios Argyriou and Georgios Tzimiropoulos, where he explains how he can create a 3d model from a 2d photo. The best thing is to see it in action

2017 09 25 3D face from 2D 01.gif

I recommend you also see the video where they apply the algorithm in real-time to faces in a video.

Now is the time to try to explain, with my words of a 5-year-old boy, how this works. Behind this algorithm is a Convolutional Neural Network (CNN), which has been trained with 2D images with the results expected in 3D. The interesting thing about this model is that it has reached such a level of sophistication that it does not need a specific point of reference for a face, it works on any face.

With the 2D image information, it is possible to rebuild elements of the face, including parts that are not seen in the 2D image. In this way, and after much training CNN, achieve the results that can be seen in the live demo!

Maybe it’s better to hear this in their own words

Greetings @ Toronto

El Bruno

References

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#ComputerVision – Crear un modelo 3D de un rostro a partir de una foto 2D (Impresionante !)

Hola!

Los avances en Computer Vision son cada vez más impresionantes. La suite que mejor conozco y con la que trabajo son los servicios de Cognitive Services, sin embargo, hay sorpresas y avances que me dejan con la boca abierta.

Este es el caso del trabajo que han publicado Aaron S. Jackson, Adrian Bulat, Vasileios Argyriou and Georgios Tzimiropoulos, donde explica cómo puede crear un modelo 3D a partir de una foto 2D. Lo mejor es verlo en acción

2017 09 25 3D face from 2D 01.gif

Les recomiendo ver también el video donde aplica el algoritmo en tiempo real a faces en un video. Ahora es el momento de intentar explicar, con mis palabras de un niño de 5 años, como funciona esto.

Detrás de este algoritmo hay una Convolutional Neural Network (CNN), que ha sido entrenada con imágenes en 2D con los resultados esperados en 3D. Lo interesante de este modelo, es que ha llegado a un nivel de sofisticación tal, que no necesita un punto de referencia específico para un rostro, funciona sobre cualquier rostro. Con la información de la imagen 2D, es posible reconstruir elementos del rostro, inclusive de partes que no se ven en la imagen 2D. De esta forma, y después de MUCHO entrenar la CNN, logran los resultado que se pueden ver en la live demo!

Tal vez mejor es escuchar las palabras de Aaron

Saludos @ Burlington

El Bruno

References