인간 대상 인식 확인 및 식별의 목적을 위해 자동 감지 및 정지 영상 및 동영상에서 얼굴의 일치에 큰 중점을두고, 지난 몇 년 동안 활발한 연구 영역이었다. 2D 얼굴 매칭 시스템의 성능은 같은 얼굴 표정, 메이크업과 노화로 중요한 요소에 영향을받지 있다는 자신의 능력에 따라 다르지만 주로 조명의 차이, 카메라 시점과 장면의 기하학적 구조와 같은 외부 요인에 달려있다. 그러나 2D 얼굴 매칭의 본질적인 한계는 정체성의 효과적인 인식 다중 생체 인식 기술을 통해 얻을 수 있어야한다는 믿음을 지원했다. 특히, 3D 얼굴 매칭 알고리즘 및 시스템의 정의와 얼굴이 아닌 모양의 해부학 적 구조의 형상의 착취는 매우 최근의 연구 성장하는 분야했다. 3D 얼굴 인식 시스템은 2D 인식 시스템과 관련된 고유의 문제 중 일부를 제거하기 위해 추가적인 3D 데이터를 사용하는 것을 목표로. 예를 들어, 얼굴의 3 차원 표면은 조명 조건의 변화에 의해 정의하고,이 데이터가 사용되어야 따라서 인식 시스템, 불변 조명에 불변이다. 또한,이 포즈를베이스로 3 차원 모델 번호를 등록 할 수 있음을 주어, 이러한 시스템은 또한 불변 관점 것 (비록 3D 헤드 모델의 완전성에 따라 어느 정도)이다. 3D 데이터에 더하여 그 텍스쳐 정보를 캡처하고, 따라서 인식 프로세스를 안내하기 위해 모든 이용 가능한 데이터를 사용할 수 남아있다.
코드 GavabDB 데이터베이스에서 테스트되었습니다. GavabDB는 3D 얼굴 데이터베이스입니다. 그것은 얼굴 표면의 549 입체 이미지가 포함되어 있습니다. 이 메쉬는 사람마다 9 이미지를 가진 (61) 다른 사람 (45 남성과 16 여성)에 해당합니다. 개인의 총은 백인이며 나이는 18에서 40 세입니다. 각각의 이미지는 짜임새없이 얼굴 표면의 연결 3D 점의 메시에 의해 제공됩니다. 데이터베이스는 포즈와 표정에 대한 체계적인 변화를 제공한다.
인덱스 조건 :. matlab에, 소스 코드, 3D, 얼굴 인식, 검증, 모델, 일치, 가상 현실, 모델링, 언어, VRML
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