Comment présenter les résultats de ses recherches sur la modélisation 3D de manière à intéresser le plus grand nombre ? Proposer une petite expérience aux internautes, bien entendu. C’est ce qu’on fait quatre experts en intelligence artificielle issus de l’Université de Nottingham et de Kingston, en Angleterre avec un site créé spécialement pour l’occasion.
Cette petite équipe a développé un réseau neuronal à convolution (CNN) rempli de données sur les visages humains, que ce soient des photos 2D ou des modélisations 3D. Cet ensemble d’informations va lui permettre d’analyser une photo, d’y reconnaître un visage ainsi que de reconstruire sa géométrie en 3D.
Une petite innovation pour le futur de la modélisation 3D
Forme de promotion assumée pour leur étude — intitulée « Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression » —, le site se révèle assez impressionnant. Mais derrière cet aspect gadget de pouvoir modéliser sa propre face en 3D, le CNN utilisé cache de jolies avancées dans son domaine.
Comme le montre la vidéo ci-dessus, le programme peut également être utilisé sur des formats vidéo, afin de scanner facilement et suivre les visages — un petit peu comme ce logiciel de Disney Research, en un peu moins sophistiqué. L’innovation réside dans l’absence du recours à un modèle 3D modulable préalablement conçu, et ne repose que sur un système de régression volumétrique, transformant directement une image faciale 2D en volume 3D correspondant. Une avancée considérable, dont le site n’est qu’une petite partie des possibilités qu’elle peut offrir.
Ce travail sur la modélisation réalisé par le quatuor Aaron S. Jackson, Adrian Bulat, Vasileios Argyriou et Georgios Tzimiropoulos sera présenté le mois prochain à l’International Conference on Computer Vision, qui se déroulera du 22 au 29 octobre 2017, à Venise.
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