2.5D — это эффект зрительного восприятия. Это построение кажущейся трехмерной среды из 2D-проекций сетчатки. [1] [2] [3] Хотя технически результат является 2D, он позволяет создать иллюзию глубины. Глазу легче различить расстояние между двумя предметами, чем глубину одного объекта в поле зрения. [4] Компьютеры могут использовать 2.5D, чтобы сделать изображения человеческих лиц реалистичными. [5]
Восприятие физической среды ограничено из-за визуальных и когнитивных проблем. Визуальная проблема заключается в отсутствии объектов в трехмерном пространстве , которые можно было бы отобразить с помощью той же проекции, в то время как когнитивная проблема заключается в том, что восприятие объекта зависит от наблюдателя. [2] Дэвид Марр обнаружил, что 2.5D имеет визуальные ограничения проекции, которые существуют, поскольку «части изображений всегда являются (деформированными) разрывами в яркости». [2] Поэтому в действительности наблюдатель не видит все окружение, а конструирует трехмерный вид, центрированный на зрителе.
Первичным аспектом зрительной системы человека является восприятие размытости. Восприятие размытости играет ключевую роль в фокусировке на близких или далеких объектах. Модели фокусировки сетчатки имеют решающее значение в восприятии размытости, поскольку эти модели состоят из дистальной и проксимальной ретинальной расфокусировки. В зависимости от расстояния до объекта и его движения от наблюдателя эти модели содержат баланс и дисбаланс фокусировки в обоих направлениях. [6]
Человеческое восприятие размытости включает обнаружение размытости и различение размытости. Размытость проходит через центральную и периферическую сетчатку. Модель имеет изменчивую природу, и модель восприятия размытости находится в диоптрическом пространстве при ближнем просмотре. Модель может иметь предложения в соответствии с восприятием глубины и контролем аккомодации. [6]
Данные диапазона 2.5D получаются системой визуализации диапазона , а цветное изображение 2D снимается обычной камерой. Эти два набора данных обрабатываются по отдельности, а затем объединяются. Выходные данные человеческого лица могут быть реалистичными и обрабатываться инструментами компьютерной графики. При распознавании лиц этот инструмент может предоставить полную информацию о лице. [7] При обнаружении цветных краев используются три различных подхода:
2.5D ( визуальное восприятие ) предлагает автоматический подход к созданию моделей человеческого лица. Он анализирует набор данных диапазона и изображение восприятия цвета. Источники анализируются отдельно для определения анатомических участков черт, создания геометрии лица и создания объемной модели лица. [8] Два метода локализации черт — это деформируемый шаблон и хроматическое обнаружение края. [9]
Система визуализации диапазона содержит такие преимущества, как возможность избежать проблем с помощью контактного измерения. Это было бы проще в обслуживании и намного безопаснее, а другие преимущества также включают в себя то, что нет необходимости калибровать при измерении объекта сходства, и позволяет машине быть подходящей для измерения данных диапазона лица. [5]
Наборы данных 2.5D могут быть удобно представлены в структуре боксов (выровненных по осям, неперекрывающихся боксов). Их можно использовать для непосредственного представления объектов на сцене или в качестве ограничивающих объемов . Работа Леонидаса Дж. Гибаса и Юаня Яо показала, что выровненные по осям непересекающиеся прямоугольники можно упорядочить в четыре порядка так, чтобы любой луч встречался с ними в одном из четырех порядков. Это применимо к боксам и показало, что существуют четыре различных разбиения боксов на упорядоченные последовательности непересекающихся множеств. Они называются антицепями и позволяют боксам в одной антицепи загораживать боксы в последующих антицепях. Ожидаемое время выполнения для разбиения антицепи составляет O(n log n), где n — количество боксов. Такое разбиение можно использовать для эффективной реализации виртуальных проездов и трассировки лучей. [10]
Восприятие человеком визуального образа включает три последовательных этапа
Использование модели человеческого лица включает медицину, идентификацию, компьютерную анимацию и интеллектуальное кодирование. [12]