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3D-Gesichtserkennungssystem Ranking & Zusammenfassung

3D-Gesichtserkennungssystem Stichworte

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3D-Gesichtserkennungssystem Beschreibung

Die Anerkennung des menschlichen Ziels war in den letzten Jahren ein aktiver Forschungsgebiet, mit einem großen Schwerpunkt auf automatische Erkennung und Übereinstimmung von Gesichtern in Standbildern und Videos, zum Zwecke der Überprüfung und Identifizierung. Die Leistung von 2D-Gesichts-Matching-Systemen hängt von ihrer Fähigkeit ab, unempfindlich gegen kritische Faktoren wie Gesichtsausdrücke, Make-up und Alterung, aber hauptsächlich Hühnerscharniere bei extrinsischen Faktoren wie Beleuchtungsunterschiede, Kamerasichtspunkt und Szenengeometrie. Die inhärenten Einschränkungen der 2D-Gesichtsanpassung haben jedoch den Glauben unterstützt, dass eine effektive Erkennung der Identität durch multi-biometrische Technologien erhalten werden sollte. Insbesondere ist die Ausbeutung der Geometrie der anatomischen Struktur der Gesichts und nicht als sein Erscheinungsbild mit der Definition von Algorithmen und Systemen für 3D-Gesichts-Matching ein wachsendes Forschungsfeld in den letzten Jahren. 3D-Gesichtserkennungssysteme zielen darauf ab, die zusätzlichen 3D-Daten zu verwenden, um einige der intrinsischen Probleme zu beseitigen, die mit 2D-Erkennungssystemen verbunden sind. Beispielsweise ist die 3D-Oberfläche eines Gesichts invariant, um die Beleuchtungsbedingungen zu ändern, und somit Erkennungssysteme, die diese Daten verwenden, sollten per Definition Beleuchtungsinvariant sein. Da es möglich ist, eine Anzahl von 3D-Modellen an einer Basishaltung zu registrieren, würde ein solches System auch Sichtpunktinvariante sein (obwohl auf welchem Grad von der Vollständigkeit des 3D-Kopfmodells abhängt). Zusätzlich zu den 3D-Daten bleibt es möglich, Texturinformationen aufzunehmen, und verwenden somit alle verfügbaren Daten, um den Erkennungsvorgang zu leiten. Code wurde auf der Gavabdb-Datenbank getestet. Gavabdb ist eine 3D-Gesichtsdatenbank. Es enthält 549 dreidimensionale Bilder von Gesichtsflächen. Diese Maschen entsprechen 61 verschiedenen Individuen (45 männlich und 16 weiblich) mit 9 Bildern für jede Person. Die Summe der Einzelpersonen ist kaukasisch und ihr Alter liegt zwischen 18 und 40 Jahren. Jedes Bild ist mit einem Netz mit angeschlossenen 3D-Punkten der Gesichtsfläche ohne Textur gegeben. Die Datenbank liefert systematische Variationen in Bezug auf die Pose und den Gesichtsausdruck. Indexbedingungen: MATLAB, Quelle, Code, 3D, Gesicht, Erkennung, Überprüfung, Modell, Übereinstimmung, virtuell, Realität, Modellierung, Sprache, VRML.

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