3D Face Recognition System

Descrição

O reconhecimento de alvos humanos tem sido uma área de pesquisa ativa nos últimos anos, com grande ênfase na detecção automática e correspondência de rostos em imagens estáticas e vídeos, para fins de verificação e identificação. O desempenho dos sistemas de correspondência de rosto 2D depende de sua capacidade de ser insensível a fatores críticos, como expressões faciais, maquiagem e envelhecimento, mas depende principalmente de fatores extrínsecos, como diferenças de iluminação, ponto de vista da câmera e geometria da cena. No entanto, as limitações inerentes à correspondência de rostos 2D apoiaram a crença de que o reconhecimento efetivo da identidade deve ser obtido por meio de tecnologias multibiométricas. Em particular, a exploração da geometria da estrutura anatômica da face ao invés de sua aparência, com definição de algoritmos e sistemas para correspondência de face 3D tem sido um campo de pesquisa crescente nos últimos anos. Os sistemas de reconhecimento facial 3D visam usar os dados 3D adicionais para eliminar alguns dos problemas intrínsecos associados aos sistemas de reconhecimento 2D. Por exemplo, a superfície 3D de um rosto é invariável a mudanças nas condições de iluminação e, portanto, os sistemas de reconhecimento que usam esses dados devem ser, por definição, invariantes de iluminação. Além disso, dado que é possível registrar vários modelos 3D em uma pose base, tal sistema também seria invariante do ponto de vista (embora até que ponto dependa da completude do modelo 3D da cabeça). Além dos dados 3D, continua a ser possível capturar informações de textura e, assim, usar todos os dados disponíveis para orientar o processo de reconhecimento.

O código foi testado no banco de dados GavabDB. GavabDB é um banco de dados de rosto 3D. Ele contém 549 imagens tridimensionais de superfícies faciais. Essas malhas correspondem a 61 indivíduos diferentes (45 masculinos e 16 femininos) com 9 imagens para cada pessoa. O total de indivíduos é caucasiano e sua idade está entre 18 e 40 anos. Cada imagem é dada por uma malha de pontos 3D conectados da superfície facial sem textura. O banco de dados fornece variações sistemáticas em relação à pose e à expressão facial.

Termos de indexação: Matlab, fonte, código, 3D, face, reconhecimento, verificação, modelo, correspondência, virtual, realidade, modelagem, linguagem, vrml.