3D Face Recognition System

Descriere

Recunoașterea țintei umane a fost un domeniu activ de cercetare în ultimii ani, cu un accent major pe detectarea automată și potrivirea fețelor în imagini statice și videoclipuri, în scopul verificării și identificării. Performanța sistemelor de potrivire a feței 2D depinde de capacitatea lor de a fi insensibile la factori critici, cum ar fi expresiile faciale, machiajul și îmbătrânirea, dar depinde în principal de factori extrinseci, cum ar fi diferențele de iluminare, punctul de vedere al camerei și geometria scenei. Cu toate acestea, limitările inerente ale potrivirii feței 2D au susținut credința că recunoașterea efectivă a identității ar trebui obținută prin tehnologii multi-biometrice. În special, exploatarea geometriei structurii anatomice a feței, mai degrabă decât aspectul acesteia, cu definirea algoritmilor și sistemelor pentru potrivirea feței 3D, a fost un domeniu de cercetare în creștere în ultimii ani. Sistemele de recunoaștere a feței 3D urmăresc să utilizeze datele 3D suplimentare pentru a elimina unele dintre problemele intrinseci asociate cu sistemele de recunoaștere 2D. De exemplu, suprafața 3D a unei fețe este invariabilă la schimbările condițiilor de iluminare și, prin urmare, sistemele de recunoaștere care utilizează aceste date ar trebui să fie, prin definiție, invariante la iluminare. În plus, având în vedere că este posibil să se înregistreze un număr de modele 3D într-o poziție de bază, un astfel de sistem ar fi, de asemenea, invariabil din punct de vedere al punctului de vedere (deși în ce măsură depinde de caracterul complet al modelului de cap 3D). Pe lângă datele 3D, rămâne posibilă captarea informațiilor de textură și, astfel, utilizarea tuturor datelor disponibile pentru a ghida procesul de recunoaștere.

Codul a fost testat pe baza de date GavabDB. GavabDB este o bază de date de fețe 3D. Conține 549 de imagini tridimensionale ale suprafețelor faciale. Aceste ochiuri corespund la 61 de indivizi diferiți (45 de bărbați și 16 de femei) având 9 imagini pentru fiecare persoană. Totalul indivizilor sunt caucazieni, iar vârsta lor este între 18 și 40 de ani. Fiecare imagine este dată de o plasă de puncte 3D conectate ale suprafeței faciale fără textură. Baza de date oferă variații sistematice în ceea ce privește poziția și expresia facială.

Termeni index: Matlab, sursă, cod, 3D, față, recunoaștere, verificare, model, potrivire, virtual, realitate, modelare, limbaj, vrml.