3D Face Recognition System

Descrizione

Il riconoscimento del bersaglio umano è stato un'area di ricerca attiva negli ultimi anni, con un'enfasi maggiore sul rilevamento automatico e sulla corrispondenza dei volti in immagini fisse e video, ai fini della verifica e dell'identificazione. Le prestazioni dei sistemi di corrispondenza dei volti 2D dipendono dalla loro capacità di essere insensibili a fattori critici come le espressioni facciali, il trucco e l'invecchiamento, ma dipendono principalmente da fattori estrinseci come le differenze di illuminazione, il punto di vista della telecamera e la geometria della scena. Tuttavia, i limiti intrinseci dell'abbinamento dei volti 2D hanno supportato la convinzione che un riconoscimento efficace dell'identità dovrebbe essere ottenuto attraverso tecnologie multi-biometriche. In particolare, lo sfruttamento della geometria della struttura anatomica del volto piuttosto che del suo aspetto, con la definizione di algoritmi e sistemi per il 3D face matching, è stato un campo di ricerca in crescita negli ultimi anni. I sistemi di riconoscimento facciale 3D mirano a utilizzare i dati 3D aggiuntivi per eliminare alcuni dei problemi intrinseci associati ai sistemi di riconoscimento 2D. Ad esempio, la superficie 3D di un volto è invariante ai cambiamenti delle condizioni di illuminazione e quindi i sistemi di riconoscimento che utilizzano questi dati dovrebbero essere, per definizione, invarianti di illuminazione. Inoltre, dato che è possibile registrare un certo numero di modelli 3D in una posa di base, un tale sistema sarebbe anche invariante dal punto di vista (sebbene in quale misura dipenda dalla completezza del modello 3D della testa). Oltre ai dati 3D rimane possibile acquisire informazioni sulla trama e quindi utilizzare tutti i dati disponibili per guidare il processo di riconoscimento.

Il codice è stato testato sul database GavabDB. GavabDB è un database di volti 3D. Contiene 549 immagini tridimensionali di superfici facciali. Queste maglie corrispondono a 61 diversi individui (45 maschi e 16 femmine) con 9 immagini per ogni persona. Il totale degli individui è di razza caucasica e la loro età è compresa tra i 18 ei 40 anni. Ogni immagine è data da una mesh di punti 3D collegati della superficie facciale senza texture. Il database fornisce variazioni sistematiche rispetto alla posa e all'espressione facciale.

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