WikiDer > Трехмерное распознавание лиц

Эта статья включает в себя список общих Рекомендации, но он остается в основном непроверенным, потому что ему не хватает соответствующих встроенные цитаты. Пожалуйста, помогите улучшать эта статья введение более точные цитаты. (Ноябрь 2011 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

3D модель человеческого лица

Трехмерное распознавание лиц (3D распознавание лиц) является модальностью распознавание лиц методы, в которых используется трехмерная геометрия человеческого лица. Было показано, что методы 3D-распознавания лиц могут достигать значительно более высокой точности, чем их 2D-аналоги, конкурируя с распознавание отпечатков пальцев.

Распознавание лиц в 3D имеет потенциал для достижения большей точности, чем его аналог в 2D, путем измерения геометрии жестких черт лица. Это позволяет избежать подобных ловушек при распознавании лиц в 2D. алгоритмы как изменение освещения, разные выражения лица, макияж, мириться и ориентация головы. Другой подход заключается в использовании 3D-модели для повышения точности традиционного распознавания на основе изображений путем преобразования головы в известный вид. Кроме того, большинство 3D сканеры получить как трехмерную сетку, так и соответствующую текстуру. Это позволяет комбинировать выходные данные чистых 3D-сопоставителей с более традиционными алгоритмами распознавания лиц 2D, что обеспечивает лучшую производительность (как показано на FRVT 2006).

Основным технологическим ограничением методов распознавания лиц в 3D является получение 3D-изображения, для чего обычно требуется камера диапазона. В качестве альтернативы, несколько изображений с разных ракурсов с общей камеры (например, веб-камеры^[1]) можно использовать для создания 3D-модели со значительной постобработкой. (Видеть Сбор 3D-данных и реконструкция объекта.)^[2] Это также причина того, почему методы распознавания лиц 3D появились значительно позже (в конце 1980-х годов), чем методы 2D. Недавно^{[когда?]} В коммерческих решениях реализовано восприятие глубины за счет проецирования сетки на лицо и интеграции видеозахвата этого изображения в 3D-модель высокого разрешения. Это обеспечивает хорошую точность распознавания при невысокой стоимости. с полки составные части.

Распознавание лиц в 3D по-прежнему является активной областью исследований, хотя несколько поставщиков предлагают коммерческие решения.

Смотрите также

• Распознавание 3D-объектов
• Система распознавания лиц

Рекомендации

• Okuwobi, I.P .; Чен, Q; Niu S .; и другие. (2016). «Трехмерное (3D) распознавание лиц и предсказание». Обработка сигналов, изображений и видео. 10 (6): 1151–1158. Дои:10.1007 / s11760-016-0871-z. S2CID 11211308.
• Бронштейн, А. М .; Бронштейн, М. М .; Киммел, Р. (2005). «Трехмерное распознавание лиц». Международный журнал компьютерного зрения. 64 (1): 5–30. CiteSeerX 10.1.1.77.9592. Дои:10.1007 / s11263-005-1085-у. S2CID 670151.
• Heseltine, T .; Pears, N .; Остин, Дж. (2008). «Трехмерное распознавание лиц с использованием комбинаций компонентов подпространства карты характеристик поверхности». Вычисления изображений и зрения. 26 (3): 382–396. Дои:10.1016 / j.imavis.2006.12.008.
• Какадиарис, И.А.; Passalis, G .; Toderici, G .; Муртуза, Н .; Karampatziakis, N .; Теохарис, Т. (2007). «Трехмерное распознавание лиц при наличии мимики: подход с использованием аннотированной деформируемой модели». IEEE Transactions по анализу шаблонов и машинному анализу. 13 (12).
• Queirolo, C.C .; Silva, L .; Bellon, O.R .; Второй, М. П. (2009). «Трехмерное распознавание лиц с использованием имитации отжига и измерения взаимопроникновения поверхностей». IEEE Transactions по анализу шаблонов и машинному анализу. 32 (2): 206–19. Дои:10.1109 / TPAMI.2009.14. PMID 20075453. S2CID 12411479.
• Gupta, S .; Марки, М. К .; Бовик, А.С. (2010). «Антропометрическое 3D распознавание лиц». Международный журнал компьютерного зрения. 90 (3): 331–349. Дои:10.1007 / s11263-010-0360-8. S2CID 10679755.
• А. Рашад, А. Хамди, М. А. Салех и М. Эладави, «3D-распознавание лиц с использованием 2DPCA», (IJCSNS) Международный журнал компьютерных наук и сетевой безопасности, том (12), 2009. http://paper.ijcsns.org/07_book/200912/20091222.pdf
• Шпреуверс, Л.Дж. (2015). «Преодоление барьера 99%: оптимизация 3D-распознавания лиц». IET Биометрия. 4 (3): 169–177. Дои:10.1049 / iet-bmt.2014.0017.
• Spreeuwers, L.J. (2011). «Быстрое и точное распознавание лиц в 3D с использованием регистрации во внутренней системе координат и объединения нескольких классификаторов регионов». Международный журнал компьютерного зрения. 93 (3): 389–414. Дои:10.1007 / s11263-011-0426-2.

внешняя ссылка

• CVPR 2008 Семинар по 3D-обработке лица
• Распознавание лиц: грандиозный вызов
• Домашняя страница распознавания лиц
• Проект 3D распознавания лиц и исследовательские работы
• Проект распознавания лиц Технион 3D
• Проект 3D-распознавания лиц Mitsubishi Electric Research Laboratories
• Коммерческая 3D система распознавания лиц L-1 Identity
• Технология быстрого 3D-сканирования для 3D-распознавания лиц в Группе геометрического моделирования и распознавания образов, Великобритания
• Распознавание лиц в 3D с использованием деформируемой модели в лаборатории вычислительной биомедицины, Хьюстон, Техас
• Распознавание лиц в 3D с использованием фотометрического стерео, Великобритания