recunoaștere țintă umană a fost o zonă de cercetare activă în ultimii ani, cu un accent deosebit pe detectarea automată și de potrivire a fețelor din imagini statice și clipuri video, în scopul verificării și identificare. Performanțelor sistemelor de plasa fata 2D depinde de capacitatea lor de a fi insensibil la factorii critici, cum ar fi expresii faciale, machiaj si de imbatranire, dar depinde mai ales de factori extrinseci, cum ar fi diferențele de iluminat, aparat de fotografiat punct de vedere și geometrie scenă. Cu toate acestea, limitările inerente ale feței potrivire 2D au susținut convingerea că recunoașterea efectivă a identității ar trebui să fie obținute prin tehnologii multi-biometrice. În special, exploatarea geometria structurii anatomice a feței, mai degrabă decât aspectul ei, cu definirea unor algoritmi și sisteme de potrivire față 3D a fost un domeniu tot mai mare de cercetare în foarte ultimii ani. Sisteme de recunoaștere a feței 3D scopul de a utiliza datele 3D suplimentare pentru a elimina unele dintre problemele intrinseci asociate cu sistemele de recunoaștere 2D. De exemplu, suprafața 3D de o fata este invariant la modificarea condițiilor de iluminare și, prin urmare, sisteme de recunoaștere care folosesc aceste date ar trebui să fie, prin definiție, iluminare invariant. În plus, având în vedere că este posibil să se înregistreze un număr de modele 3D la o bază reprezintă, un astfel de sistem ar fi, de asemenea, punct de vedere invariante (deși în ce măsură depinde de caracterul complet al modelului capului 3D). În plus față de datele 3D rămâne posibil pentru a capta informații textură și, astfel, să utilizeze toate datele disponibile pentru a ghida procesul de recunoaștere.
Codul a fost testat pe GavabDB baza de date. GavabDB este o bază de date față 3D. Acesta conține 549 de imagini tridimensionale ale suprafețelor faciale. Aceste ochiuri de plasă corespund 61 de persoane diferite (45 de sex masculin și 16 de sex feminin) cu 9 imagini pentru fiecare persoană. Totalul persoanelor sunt caucazieni și vârsta lor este cuprinsă între 18 și 40 de ani. Fiecare imagine este dată de o plasă de puncte 3D conectate ale suprafeței facial fără textură. Baza de date oferă variații sistematice în raport cu poza și expresia facială.
Index Termeni: Matlab, sursă, cod, 3D, fata, de recunoaștere, de verificare, de modele, de potrivire, virtual, realitate, modelare, de limbă, VRML
Cerințe :.
Matlab
Comentariile nu a fost găsit