Système de reconnaissance de visage 3D Fournissez un système de reconnaissance de visage 3D pour MATLAB.
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Système de reconnaissance de visage 3D Classement & Résumé

Système de reconnaissance de visage 3D Mots clés

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Système de reconnaissance de visage 3D La description

La reconnaissance de la cible humaine a été une zone de recherche active au cours des dernières années, avec une emphase majeure sur la détection automatique et la correspondance des visages dans des images et des vidéos fixes, aux fins de la vérification et de l'identification. Les performances des systèmes de correspondance de visage 2D dépendent de leur capacité d'être insensible aux facteurs critiques tels que les expressions faciales, le maquillage et le vieillissement, mais principalement des charnières sur des facteurs extrinsèques tels que les différences d'éclairage, le point de vue de l'appareil photo et la géométrie de la scène. Toutefois, les limitations inhérentes à la correspondance de la face 2D ont soutenu la conviction qu'une reconnaissance efficace de l'identité devrait être obtenue par des technologies multi-biométriques. En particulier, l'exploitation de la géométrie de la structure anatomique du visage plutôt que de son apparition, avec la définition d'algorithmes et de systèmes pour la correspondance du visage 3D constitue un domaine de recherche en croissance au cours des dernières années. Les systèmes de reconnaissance du visage 3D visent à utiliser les données 3D supplémentaires pour éliminer certains des problèmes intrinsèques associés aux systèmes de reconnaissance 2D. Par exemple, la surface 3D d'une face est invariante à modifier les conditions d'éclairage et donc des systèmes de reconnaissance qui utilisent ces données devraient être, par définition, invariant d'illumination. En outre, étant donné qu'il est possible d'enregistrer un certain nombre de modèles 3D à une pose de base, un tel système serait également invariant du point de vue (bien que degré de degré dépend de l'exhaustivité du modèle de tête 3D). En plus des données 3D, il reste possible de capturer des informations sur la texture et utilisez ainsi toutes les données disponibles pour guider le processus de reconnaissance. Le code a été testé sur la base de données Gavabdb. Gavabdb est une base de données de visage 3D. Il contient 549 images tridimensionnelles de surfaces faciales. Ces mailles correspondent à 61 individus différents (45 hommes et 16 femmes) ayant 9 images pour chaque personne. Le total des personnes est caucasien et leur âge a entre 18 et 40 ans. Chaque image est donnée par un maillage de points 3D connectés de la surface du visage sans texture. La base de données fournit des variations systématiques par rapport à la pose et à l'expression faciale. Conditions d'index: Matlab, Source, Code, 3D, Visage, Reconnaissance, Vérification, Modèle, Correspondance, Virtual, Réalité, Modélisation, Langue, VRML.

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