3D Face Recognition System

Опис

Препознавањето на човечки цели е активна истражувачка област во последните години, со голем акцент на автоматското откривање и совпаѓање на лица во фотографии и видеа, за целите на верификација и идентификација. Перформансите на 2D системите за усогласување на лицата зависат од нивната способност да бидат нечувствителни на критичните фактори како што се изразите на лицето, шминката и стареењето, но главно зависи од надворешните фактори како што се разликите во осветлувањето, погледот на камерата и геометријата на сцената. Сепак, инхерентните ограничувања на 2D совпаѓањето на лица го поддржаа верувањето дека ефикасното препознавање на идентитетот треба да се добие преку мулти-биометриски технологии. Особено, искористувањето на геометријата на анатомската структура на лицето наместо неговиот изглед, со дефинирање на алгоритми и системи за совпаѓање на 3D лице е растечко поле на истражување во последните години. 3D системите за препознавање лице имаат за цел да ги користат дополнителните 3D податоци за да елиминираат некои од суштинските проблеми поврзани со системите за 2D препознавање. На пример, 3Д површината на лицето е непроменлива на промените во условите на осветлување и оттука системите за препознавање што ги користат овие податоци треба, по дефиниција, да бидат непроменливи на осветлувањето. Понатаму, имајќи предвид дека е можно да се регистрираат голем број на 3D модели во основната поза, таков систем би бил и непроменлив од гледна точка (иако до кој степен зависи од комплетноста на моделот на 3D глава). Покрај 3D податоците, останува возможно да се снимаат информации за текстурата и на тој начин да се користат сите достапни податоци за водење на процесот на препознавање.

Кодот е тестиран на базата на податоци GavabDB. GavabDB е 3D база на податоци за лица. Содржи 549 тридимензионални слики од површините на лицето. Овие мрежи одговараат на 61 различна личност (45 машки и 16 женски) кои имаат по 9 слики за секоја личност. Вкупниот број на лица се кавкаски и нивната возраст е помеѓу 18 и 40 години. Секоја слика е дадена со мрежа од поврзани 3D точки на површината на лицето без текстура. Базата на податоци обезбедува систематски варијации во однос на позата и изразот на лицето.

Поими на индекс: Matlab, извор, код, 3D, лице, препознавање, верификација, модел, совпаѓање, виртуелен, реалност, моделирање, јазик, vrml.