2.5D (percepción visual)

2.5D es un efecto de la percepción visual. Consiste en la construcción de un entorno aparentemente tridimensional a partir de proyecciones retinianas bidimensionales. ^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]} Si bien el resultado es técnicamente bidimensional, permite la ilusión de profundidad. Al ojo le resulta más fácil discernir la distancia entre dos elementos que la profundidad de un solo objeto en el campo visual. ^{[ 4 ]} Las computadoras pueden usar 2.5D para que las imágenes de rostros humanos parezcan realistas. ^{[ 5 ]}

La percepción del entorno físico se ve limitada por problemas visuales y cognitivos. El problema visual radica en la falta de objetos en el espacio tridimensional que puedan proyectarse con la misma imagen, mientras que el problema cognitivo reside en que la percepción de un objeto depende del observador. ^{[ 2 ]} David Marr descubrió que la proyección 2.5D presenta limitaciones visuales que existen porque «partes de las imágenes son siempre discontinuidades (deformadas) en la luminancia». ^{[ 2 ]} Por lo tanto, en realidad, el observador no percibe todo el entorno, sino que construye una visión tridimensional centrada en él.

Un aspecto fundamental del sistema visual humano es la percepción del desenfoque. Esta percepción desempeña un papel clave en el enfoque de objetos cercanos o lejanos. Los patrones de enfoque retiniano son cruciales en la percepción del desenfoque, ya que se componen de desenfoque retiniano distal y proximal. Dependiendo de la distancia y el movimiento del objeto con respecto al observador, estos patrones presentan un equilibrio y un desequilibrio de enfoque en ambas direcciones. ^{[ 6 ]}

La percepción del desenfoque en los humanos implica la detección y discriminación del desenfoque. El desenfoque se extiende por la retina central y periférica. El modelo tiene una naturaleza cambiante y un modelo de percepción del desenfoque se encuentra en el espacio dióptrico durante la visión cercana. El modelo puede ofrecer sugerencias según la percepción de profundidad y el control de la acomodación. ^{[ 6 ]}

Los datos de rango 2.5D se obtienen mediante un sistema de imágenes de rango , y la imagen en color 2D se toma con una cámara convencional. Estos dos conjuntos de datos se procesan individualmente y luego se combinan. La salida del rostro humano puede ser realista y manipularse mediante herramientas de gráficos por computadora . En el reconocimiento facial , esta herramienta puede proporcionar detalles faciales completos. ^{[ 7 ]} Se utilizan tres enfoques diferentes en la detección de bordes de color :

• Analiza cada color de forma independiente y luego combínalos;
• Analice el " canal de luminancia " y utilice los canales de crominancia para tomar otras decisiones;
• Trate la imagen en color como un campo vectorial y utilice las derivadas de dicho campo vectorial como gradiente de color.

2.5D ( percepción visual ) ofrece un enfoque automático para la creación de modelos faciales humanos. Analiza un conjunto de datos de rango y una imagen de percepción de color. Las fuentes se analizan por separado para identificar las ubicaciones anatómicas de los rasgos, crear la geometría del rostro y producir un modelo facial volumétrico. ^{[ 8 ]} Los dos métodos de localización de rasgos son una plantilla deformable y la detección de bordes cromáticos. ^{[ 9 ]}

El sistema de imágenes de rango ofrece ventajas como la evitación de problemas derivados de la medición por contacto. Esto facilita su mantenimiento y lo hace mucho más seguro. Otras ventajas incluyen la eliminación de la necesidad de calibración al medir objetos similares, lo que permite que la máquina sea adecuada para la medición de datos de rango facial. ^{[ 5 ]}

Los conjuntos de datos 2.5D se pueden representar convenientemente en un marco de cajas (cajas alineadas con los ejes y sin superposición). Se pueden usar para representar directamente objetos en la escena o como volúmenes delimitadores . El trabajo de Leonidas J. Guibas y Yuan Yao demostró que los rectángulos disjuntos alineados con los ejes se pueden ordenar en cuatro órdenes de modo que cualquier rayo los encuentre en uno de los cuatro órdenes. Esto es aplicable a las cajas y ha demostrado que existen cuatro particiones diferentes de las cajas en secuencias ordenadas de conjuntos disjuntos. Estas se denominan anticadenas y permiten que las cajas de una anticadena ocluyan las cajas de las anticadenas subsiguientes. El tiempo de ejecución esperado para la partición de anticadenas es O(n log n), donde n es el número de cajas. Esta partición se puede usar para la implementación eficiente de recorridos virtuales y trazado de rayos. ^{[ 10 ]}

La percepción que una persona tiene de una representación visual implica tres etapas sucesivas.

• El componente de representación 2D proporciona una descripción aproximada.
• El componente de representación 2.5D añade propiedades visoespaciales a la superficie del objeto.
• El componente de representación 3D añade profundidad y volumen. ^{[ 11 ]}

Entre los usos de un modelo de rostro humano se incluyen la medicina, la identificación, la animación por computadora y la codificación inteligente. ^{[ 12 ]}