reconocimiento del objetivo humano ha sido un área de investigación activa en los últimos años, con un mayor énfasis en la detección automática y la congruencia de caras en las fotografías y vídeos, a los efectos de la verificación e identificación. Desempeño de los sistemas de cara a juego 2D depende de su capacidad de ser insensible a los factores críticos, tales como expresiones faciales, maquillaje y el envejecimiento, pero depende principalmente de factores extrínsecos, como las diferencias de iluminación, el punto de vista de la cámara y geometría de la escena. Sin embargo, las limitaciones inherentes de cara a juego 2D han apoyado la idea de que el reconocimiento efectivo de la identidad debe ser obtenido a través de las tecnologías multi-biométricos. En particular, la explotación de la geometría de la estructura anatómica de la cara en lugar de su aparición, con la definición de algoritmos y sistemas para la cara a juego en 3D ha sido un campo de investigación creciente en los años muy recientes. Sistemas de reconocimiento de cara 3D pretenden utilizar los datos 3D adicionales para eliminar algunos de los problemas intrínsecos asociados con sistemas de reconocimiento de 2D. Por ejemplo, la superficie 3D de una cara es invariante a cambios en las condiciones de luz y por lo tanto los sistemas de reconocimiento que utilizan estos datos debe ser, por definición, iluminación invariante. Por otra parte, dado que es posible registrar un número de modelos 3D a una base de plantear, tal sistema sería también el punto de vista invariante (aunque hasta qué punto depende de la integridad de la cabeza modelo 3D). Además de los datos 3D sigue siendo posible para capturar la información de textura y por lo tanto utilizar todos los datos disponibles para guiar el proceso de reconocimiento.
Código ha sido probado en la Base de datos GavabDB. GavabDB es una base de datos de cara 3D. Contiene 549 imágenes tridimensionales de superficies faciales. Estas mallas corresponden a 61 individuos diferentes (45 varones y 16 mujeres) que tienen 9 imágenes para cada persona. El total de los individuos son de raza blanca y su edad es de entre 18 y 40 años de edad. Cada imagen está dada por una malla de puntos 3D conectados de la superficie facial sin textura. La base de datos ofrece variaciones sistemáticas con respecto a la pose y la expresión facial.
Índice Términos: Matlab, fuente, código, 3D, cara, reconocimiento, verificación, modelo, juego, virtual, realidad, modelado, idioma, vrml
Requisitos :.
Matlab
Comentarios que no se encuentran