Modelado 3D de cabeza mediante Kinect

Abstract

Este proyecto se engloba en un marco más amplio consistente en el desarrollo de técnicas de seguimiento de la mirada empleando hardware low cost. Una de las partes más críticas de esta tarea consiste en la determinación precisa de la posición de la cabeza en 3D. Los algoritmos de estimación 3D propuestos están basados en puntos 2D obtenidos de la imagen y en un modelo 3D del objeto a seguir. Es en esta última parte en la que se engloban las tareas asociadas a este proyecto. El objetivo principal consiste en validar Kinect v2 (periférico de Microsoft) como herramienta para la construcción de modelos 3D de la cabeza. La tarea consiste en, mediante el uso de Kinect v2, obtener datos de más de 1000 puntos 3D de la cabeza y, posteriormente, usarlos para realizar un modelado virtual de la misma a través de un análisis PCA (Principal Component Analysis) de un modelo “estándar” BFM (Basel Face Model). El modelo estándar BFM se deformará de manera controlada para lograr una reconstrucción lo más fiel posible al modelo obtenido mediante Kinect. Los resultados servirán para compararlos con los obtenidos empleando otros modelos y con los obtenidos en proyectos anteriores.

This project is included in the scope of the development of eye tracking techniques involving low-cost hardware. One of the most critical tasks during this process is precisely determining of the head's three-dimensional position. The proposed 3D estimation algorithms are based on 2D points obtained from an image and a 3D model of the object being tracked. It's at this point that the tasks associated to this project take place. The main objective of this project is to validate Kinect v2 (Microsoft peripheral device) as a tool for the construction of a head's 3D model. The task involves being able to obtain data of more than 1000 3D points of the head to use them to elaborate a virtual model of the user through a PCA analysis (Principal Component Analysis) of a standard BFM (Basel Face Model) model. The BFM will then be shaped in a controlled way to achieve a reconstruction as faithful as possible to the model obtained with Kinect. The results will be compared with those obtained using different models and those of previous projects.