reconhecimento alvo humano tem sido uma área de pesquisa ativa nos últimos anos, com uma grande ênfase na detecção e correspondência de rostos em imagens estáticas e vídeos automática, para efeitos de verificação e identificação. Desempenho de sistemas de correspondência de rosto 2D depende da sua capacidade de ser insensível aos 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 de rosto correspondente 2D têm apoiado a crença de que o reconhecimento efetivo da identidade deve ser obtido através de tecnologias multi-biométricos. Em particular, a exploração da geometria da estrutura anatômica da face ao invés de sua aparência, com a definição de algoritmos e sistemas para a cara de correspondência 3D tem sido um campo crescente de pesquisas nos anos mais recentes. Sistemas de reconhecimento de face 3D pretendem utilizar os dados 3D adicionais para eliminar alguns dos problemas inerentes associados com sistemas de reconhecimento de 2D. Por exemplo, a superfície 3D de um rosto é invariante a mudanças nas condições de iluminação e, portanto, sistemas de reconhecimento que usam esses dados devem ser, por definição, iluminação invariável. Além disso, dado que é possível registrar um número de modelos 3D a uma base de pose, esse sistema também seria ponto de vista invariante (embora até que ponto depende da integridade do modelo de cabeça 3D). Em adição aos dados 3D continua a ser possível para capturar informação de textura e, assim, usar todos os dados disponíveis para orientar o processo de reconhecimento.
Código foi testado em GavabDB Banco de Dados. GavabDB é um banco de dados de rosto em 3D. Ele contém 549 imagens tridimensionais das superfícies faciais. Estas malhas correspondem a 61 indivíduos diferentes (45 do sexo masculino e 16 do sexo feminino), com nove imagens para cada pessoa. O total dos indivíduos são caucasianos e sua idade é entre 18 e 40 anos de idade. Cada imagem é dada por uma malha de pontos ligados 3D da superfície facial sem textura. A base de dados oferece variações sistemáticas no que diz respeito a postura e a expressão facial.
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Requisitos :.
Matlab
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