ID persistente del dataset
|
doi:10.21950/UBTZOR |
Fecha de publicación
|
2019-02-07 |
Título
| 3D Wide Faces (3DWF) |
Autor
| Quintana González, Marcos (UPM) - ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2396-5545 |
Contacto
|
Utilice el botón de e-mail de arriba para contactar.
Quintana González, Marcos (UPM) |
Descripción
| Captura RGB-D multicámara de 92 personas cambiando su pose en base a 10 marcadores a los que tienen que mirar. Se adjuntan las imágenes y mapas de profundidad capturadas, las matrices de rotación y translación para registrarlas, nubes de puntos de 2K puntos reconstruidas, nubes de puntos iniciales en alta resolución y caracterización de las personas capturadas mediante edad, género y etnia. = Images and depth maps acquired are attached in the dataset together with rotation matrixes and translation vectors to register them, reconstructed point clouds with 2K resolution, high definition initial point clouds and subjects characterisation by age, gender and ethnics. (2019-01-24) |
Materia
| Ingeniería |
Palabra clave
| Face analysis
Head Pose
3D Reconstruction
facial properties
characterization |
Publicación relacionada
| Quintana, M., Karaoglu, S., Alvarez, F., Menendez, J. M., & Gevers, T. (2019). Three-D Wide Faces (3DWF): Facial Landmark Detection and 3D Reconstruction over a New RGB–D Multi-Camera Dataset. Sensors, 19(5), 1103. https://doi.org/10.3390/s19051103 |
Notas
| Se propone el siguiente SW para la visualización de las nubes de puntos: Cloud Compare https://www.danielgm.net/cc/ |
Idioma
| Inglés |
Productor
| Marcos Quintana González (Universidad Politécnica de Madrid. ETSI Telecomunicación) (UPM) |
Fecha de producción
| 2015 |
Lugar de producción
| ETSI Telecomunicación. |
Información de la subvención
| Horizon 2020 Framework Programme: 690090 |
Depositante
| Biblioteca UPM |
Fecha de depósito
| 2019-01-25 |
Período de tiempo cubierto
| Start: 2015 ; End: 2016 |
Fecha de recolección
| Start: 2015 ; End: 2016 |
Software
| C++ utilizando las librerías OpenCV y OpenNI2
3D también se han utilizado métodos de la librería PointCloud (PCL)
visualización de las nubes de puntos: Cloud Compare https://www.danielgm.net/cc/ |
Fuentes de datos
| Se han realizado diferentes pruebas en el escenario respecto a orientación y potencia de las fuentes de luz, distancia del sujeto y localización y orientación de las cámaras. = Different tests have been performed regarding light source power and orientation, distance to subject and location and orientation of the cameras. |