3D Facial Reconstruction from Point Clouds with Hermite Radial Basis Functions and Multilevel Partition of Unity

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Tubone, Guilherme Hideo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02072024-085526/
Resumo: Point cloud surface reconstruction is the process of transforming raw data from 3D scanners into a digital representation of an object surface. This process has applications in various fields, and as a result, many methods have been proposed to solve this problem over the years. In this work, we focus on methods that generate surfaces represented as level sets of implicit functions. Specifically, we propose a method based on Hermite Radial Basis Functions (HRBF) with Multilevel Partition of Unity (MPU). The HRBF allows a precise and detailed representation of the surface geometry, even when dealing with nonuniform data, while the MPU enables a efficient and adaptive reconstruction process. To demonstrate the efficacy of our method, we applied it to a dataset of human faces. The results show that the method can successfully reconstruct the facial geometry, capturing details of the surfaces.