Interactive Holographic Visualization for 3D Facial Avatar

📄 arXiv: 2502.08085v1 📥 PDF

作者: Tri Tung Nguyen Nguyen, Fujii Yasuyuki, Dinh Tuan Tran, Joo-Ho Lee

分类: cs.GR

发布日期: 2025-02-12

💡 一句话要点

提出基于3D高斯溅射的交互式全息面部Avatar，用于提升医疗培训中疼痛评估的真实感。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D高斯溅射 全息显示 面部Avatar 医学培训 疼痛评估 人机交互 实时渲染

📋 核心要点

  1. 现有医学培训方法依赖平面显示或静态模型，缺乏真实感，难以有效模拟患者的动态表情和非语言反馈。
  2. 论文提出一种基于3D高斯溅射的交互式全息面部Avatar，能够实时动态地呈现面部表情和疼痛信号。
  3. 该Avatar投影到立体3D显示器上，用户可以从任意视角交互，从而提升疼痛评估培训的沉浸感和真实性。

📝 摘要（中文）

传统动态人类表情可视化方法，尤其是在医学培训中，依赖于平面显示器或静态人体模型，这对于真实模拟而言效率低下。为解决此问题，我们提出了一种平台，该平台利用能够显示非语言反馈（包括疼痛信号）的3D交互式面部Avatar。该Avatar被投影到立体、视角相关的3D显示器上，为疼痛评估实践提供了更具沉浸感和真实的模拟患者体验。然而，目前尚无动态预测和实时投影交互式3D面部Avatar的解决方案。为了克服这一点，我们强调需要一种能够以全息方式投影面部Avatar的3D显示投影系统，使用户能够从任何视点与Avatar交互。通过结合3D高斯溅射（3DGS）和实时视角相关的校准，我们显著改善了准确疼痛识别和评估的培训环境。

🔬 方法详解

问题定义：现有医学培训中，模拟患者表情和非语言反馈主要依赖平面显示器或静态模型，缺乏真实感和交互性，难以有效提升疼痛评估的培训效果。缺乏能够动态预测和实时投影交互式3D面部Avatar的解决方案。

核心思路：利用3D高斯溅射（3DGS）技术，构建可交互的3D面部Avatar，并将其以全息方式投影到3D显示器上。通过实时视角相关的校准，确保用户从不同视角观察Avatar时，都能获得正确的视觉体验。这种方法旨在提供更具沉浸感和真实感的模拟患者体验，从而提升疼痛评估的培训效果。

技术框架：该平台主要包含以下几个模块：1) 3D面部Avatar建模模块，利用3DGS技术构建可动态调整的面部模型。2) 表情和疼痛信号驱动模块，根据预设或实时输入的数据，驱动Avatar的面部表情变化。3) 3D显示投影模块，将Avatar以全息方式投影到立体3D显示器上。4) 实时视角校准模块，根据用户的视角，实时调整投影参数，确保视觉效果的准确性。

关键创新：该论文的关键创新在于将3D高斯溅射（3DGS）技术应用于交互式全息面部Avatar的构建和投影。与传统的基于网格或体素的3D模型相比，3DGS具有渲染速度快、效果逼真等优点，能够实现实时动态的Avatar展示。此外，实时视角相关的校准技术，保证了用户从不同视角观察Avatar时，都能获得正确的视觉体验。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 3DGS模型的参数化表示，例如高斯分布的均值、方差、颜色等。2) 表情和疼痛信号的映射关系，如何将这些信号转化为3DGS模型的参数变化。3) 实时视角校准算法，如何根据用户的视角，调整投影矩阵和渲染参数。具体的损失函数和网络结构等细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

摘要中提到“通过结合3D高斯溅射（3DGS）和实时视角相关的校准，我们显著改善了准确疼痛识别和评估的培训环境”，但没有给出具体的性能数据或对比基线。具体的实验结果未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医学培训、远程医疗、人机交互等领域。在医学培训中，可以用于模拟各种疾病患者的面部表情和非语言反馈，帮助医生提高诊断和治疗水平。在远程医疗中，可以用于构建虚拟患者，方便医生进行远程会诊和指导。在人机交互中，可以用于构建更具表现力和情感化的虚拟助手。

📄 摘要（原文）

Traditional methods for visualizing dynamic human expressions, particularly in medical training, often rely on flat-screen displays or static mannequins, which have proven inefficient for realistic simulation. In response, we propose a platform that leverages a 3D interactive facial avatar capable of displaying non-verbal feedback, including pain signals. This avatar is projected onto a stereoscopic, view-dependent 3D display, offering a more immersive and realistic simulated patient experience for pain assessment practice. However, there is no existing solution that dynamically predicts and projects interactive 3D facial avatars in real-time. To overcome this, we emphasize the need for a 3D display projection system that can project the facial avatar holographically, allowing users to interact with the avatar from any viewpoint. By incorporating 3D Gaussian Splatting (3DGS) and real-time view-dependent calibration, we significantly improve the training environment for accurate pain recognition and assessment.