Dos matemáticos crean un método para convertir fotos de caras en 2D en imágenes en 3D

Hanqi ZhuangLos matemáticos Xin Guan y Hanqi Zhuang, de la Florida Atlantic University, han desarrollado un método para crear imágenes 3D a partir de fotos de caras en 2D, que explican en su trabajo A method of creating 3-D face images from 2-D photos for face recognition, publicado en el International Journal of Biometrics 2011, Vol. 3, No.1 pp. 40 – 55.

Reconocimiento facial en 3DLa Biometría es el estudio de métodos para el reconocimiento único de humanos basados en una o varias características intrínsecas, ya sea físicas o de comportamiento. Algunas de estas características son las huellas dactilares, el iris, la voz o una imagen facial en 2D. Centrándonos en las imágenes 2D, es cierto que todas las caras en 2D son únicas, diferentes unas de las otras, pero también lo es que para un ordenador es complicado diferenciar muchas de las características que presentan. Sin embargo, la construcción de una imagen 3D a partir de una imagen 2D daría una única perspectiva, según Guan y Zhuang.

El documento en el que se explica el método es de pago (puede adquirirse aquí), por lo que no he conseguido encontrar demasiada información sobre el funcionamiento del mismo. Al parecer, la idea es que con este método se analiza la intensidad de la luz recibida por cada punto de la imagen en 2D para calcular, a partir de ella, el ángulo que forma ese punto con la fuente de luz que se tenía al tomar la fotografía. A partir de estos datos, y después de aplicar un algoritmo de optimización para minimizar errores, se obtiene la imagen 3D buscada.

Las aplicaciones de este método pueden ser bastante interesantes. Mejorar las técnicas de reconocimiento facial puede traer consigo ayudas para el reconocimiento de personas involucradas en casos policiales o la posibilidad de minimizar los errores a la hora de identificar a personas en lo que a medidas de seguridad se refiere.

Y, por qué no, para resucitar a personas fallecidas. ¿Cómo? Muy sencillo. A partir de una foto en 2D creamos una imagen 3D de esa persona…y después animamos dicha imagen 3D. Es posible que esto ya se pueda hacer ahora, pero si este método termina siendo más o menos definitivo obtendríamos imágenes en 3D que se ajustarían mucho mejor a la realidad que las que se pueden obtener actualmente.


Fuentes:


La foto de Hanqi Zhuang se ha tomado de su propia web en la FAU. La otra imagen está tomada de aquí.


Este artículo es otra colaboración mía en Amazings.es.

Autor: ^DiAmOnD^

Miguel Ángel Morales Medina. Licenciado en Matemáticas y autor de Gaussianos y de El Aleph. Puedes seguirme en Twitter o indicar que te gusta mi página de Facebook.

5 Comentarios

  1. “…a personas fallecidas. ¿Cómo? Muy sencillo…”

    El método no es nuevo, aunque los que yo he leído utilizan fuentes de luz configuradas (que no estructuradas).

    No me parece nada sencillo (si acaso posible) recuperar de una única imagen no preparada una cara con un nivel razonable de similitud. Existen variables no controladas que eliminan la información de la imagen (ej. zonas subexpuestas y sobrexpuestas) y muchas con una horquilla considerable (ej. estimar la fuente de luz).

    Obtener una estimación sí, obtener un modelo con un error prefijado no creo.

    Mucho más sencillo (creo yo) es recuperar el modelo de múltiples fotos diferentes de dicha persona (malo sería tener una única foto), existen unos cuantos trabajos muy buenos al respecto.

    Ya hace 10 años que hice un pequeño experimento con una cámara de tan sólo 320×240 píxeles y un proyectos de transparencias, el resultado no fué malo (para la baja calidad de la cámara).

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  2. El problema es que el artículo es de pago (al menos donde yo lo he encontrado), por lo que no podemos ver los detalles del método. Si alguien fuera suscriptor de la web donde está el artículo lo podía comentar y le echábamos un vistazo.

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  3. Normalmente en fotogrametria se trabaja con pares de fotos. Supongo que en este caso lo que intentan es ahorrarse la segunda cámara substituyéndola por la posición de la fuente de luz.

    Aquí tengo una fotogrametria de un “croissant” que he hecho con tres pares de fotos (con un programa llamado “image master”, de topografia, normalmente lo uso para restitución en 3D de edificios históricos). El tema de usar varios pares de imágenes responde a la necesidad de cubrir ángulos muertos.

    http://jmtoldra.blogspot.com/2011/01/fotogrametria-croissant.html

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  4. Está muy bien el croissant (me ha entrado hambre de repente 🙂 ), éste tiene la ventaja de tener muchos puntos de interés (puntos que pueden ser discriminados “fácilmente”) y por tanto con unas pocas imágenes se obtiene una precisión muy fina (tan fina como la resolución de la cámara lo permita).

    Sin embargo en una cara, el problema es muy diferente, hay muchas zonas homogéneas (frente, pómulos, barbilla) y si bien siempre se pueden obtener suficientes puntos de interés (comisuras, ojos, orejas) para calibrar la posición y los parámetros internos de la cámara, en dichas zonas, no puede obtenerse el relieve.

    Lo habitual es utilizar modelos 3D estandar de las caras y refinarlas con los (pocos o muchos) datos aportados por la/s imagen/es.

    Con una luz móvil o conocida, se puede estimar el gradiente en cada zona que no posee puntos de interés, de tal forma que con ella puede estimarse la superfície. Hacerlo estimando las características de la misma (la luz) parece ser es lo que hacen Xin y Hanqi).

    El interés de éstos métodos proviene de las cámaras de vigilancia, fotografías de campo (arqueología, paleontología, forense, perital, …) (y otros como los “detectores de sonrisa” que ya suelen llevar las cámaras de fotos) en las que no es posible pedir al modelo que se esté quieto mientras lo rastreas con una cortina de rayos X o es difícil (o caro) llevar el “aparatito”.

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