Трехмерное распознавание лиц
![]() | Эта статья включает список общих ссылок , но в ней отсутствуют достаточные соответствующие встроенные цитаты . ( Ноябрь 2011 г. ) |

Трехмерное распознавание лиц ( 3D-распознавание лиц ) — это модальность методов распознавания лиц , в которой используется трехмерная геометрия человеческого лица. Было показано, что методы 3D-распознавания лиц могут обеспечить значительно более высокую точность, чем их 2D-аналоги, конкурируя с распознаванием отпечатков пальцев .
3D-распознавание лиц потенциально может обеспечить более высокую точность, чем его 2D-аналог, за счет измерения геометрии жестких черт лица. Это позволяет избежать таких ошибок алгоритмов 2D-распознавания лиц , как изменение освещения, разное выражение лица, макияж и ориентация головы. Другой подход заключается в использовании 3D-модели для повышения точности традиционного распознавания изображений путем преобразования головы в известный вид. Кроме того, большинство 3D-сканеров получают как 3D-сетку, так и соответствующую текстуру. Это позволяет объединить результаты чистых 3D-сопоставителей с более традиционными 2D-алгоритмами распознавания лиц, тем самым обеспечивая более высокую производительность (как показано в FRVT 2006 ).
Основным технологическим ограничением методов 3D-распознавания лиц является получение 3D-изображения, для которого обычно требуется камера дальнего действия . Альтернативно, несколько изображений с разных ракурсов с общей камеры (например, веб-камеры) [1] ) может использоваться для создания 3D-модели со значительной постобработкой. (См. раздел «Сбор 3D-данных и реконструкция объектов ».) [2] Это также является причиной того, что методы 3D-распознавания лиц появились значительно позже (в конце 1980-х годов), чем 2D-методы. Недавно [ когда? ] коммерческие решения реализовали восприятие глубины путем проецирования сетки на лицо и интеграции ее видеосъемки в 3D-модель высокого разрешения. Это обеспечивает хорошую точность распознавания при использовании недорогих готовых компонентов.
3D-распознавание лиц по-прежнему является активной областью исследований, хотя некоторые поставщики предлагают коммерческие решения.
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Нирав Сангани (28 марта 2007 г.). «Bioscrypt представляет 3D-камеру распознавания лиц» . ДейлиТех.
- ^ «Цифровайзер – iFace3D» . Архивировано из оригинала 25 апреля 2012 г. Проверено 7 ноября 2011 г.
- Окувоби, ИП; Чен, Кью; Ню С.; и др. (2016). «Трехмерное (3D) распознавание и прогнозирование лиц». 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-y . S2CID 670151 .
- Хезелтайн, Т.; Груши, Н.; Остин, Дж. (2008). «Трехмерное распознавание лиц с использованием комбинаций компонентов подпространства карты объектов поверхности». Вычисление изображений и зрительных образов . 26 (3): 382–396. дои : 10.1016/j.imavis.2006.12.008 .
- Какадиарис, Айова ; Пассалис, Г.; Тодеричи, Г.; Муртуза, Н.; Карампациакис, Н.; Теохарис, Т. (2007). «3D-распознавание лиц по выражению лица: подход к аннотированной деформируемой модели». Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту . 13 (12).
- Кейроло, CC; Сильва, Л.; Беллон, Орегон; Сегундо, член парламента (2009). «3D-распознавание лиц с использованием имитации отжига и меры взаимного проникновения поверхностей». Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту . 32 (2): 206–19. дои : 10.1109/TPAMI.2009.14 . ПМИД 20075453 . S2CID 12411479 .
- Гупта, С.; Марки, МК; Бовик, AC (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 г. http://paper.ijcsns.org/07_book/200912/20091222.pdf
- Спреуверс, ЖЖ (2015). «Преодолев барьер 99%: оптимизация 3D-распознавания лиц» . ИЭПП Биометрия . 4 (3): 169–177. дои : 10.1049/iet-bmt.2014.0017 . S2CID 195254 .
- Спреуверс, ЖЖ (2011). «Быстрое и точное 3D-распознавание лиц 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 .
Внешние ссылки
[ редактировать ]- Семинар CVPR 2008 по 3D-обработке лиц
- Грандиозное испытание по распознаванию лиц
- Домашняя страница распознавания лиц
- Проект 3D-распознавания лиц и исследовательские работы
- Проект Техниона по 3D-распознаванию лиц
- Проект 3D-распознавания лиц Mitsubishi Electric Research Laboratories. Архивировано 9 ноября 2006 г. на Wayback Machine.
- Коммерческая 3D-система распознавания лиц L-1 Identity
- Технология быстрого 3D-сканирования для 3D-распознавания лиц в Группе геометрического моделирования и распознавания образов, Великобритания
- 3D-распознавание лиц с использованием деформируемой модели в лаборатории вычислительной биомедицины, Хьюстон, Техас
- 3D-распознавание лиц с использованием фотометрического стерео, Великобритания