Sistema de reconocimiento facial 3D Proporcionar un sistema de reconocimiento facial 3D para MATLAB.
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Sistema de reconocimiento facial 3D Clasificación y resumen

Sistema de reconocimiento facial 3D Etiquetas

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Sistema de reconocimiento facial 3D Descripción

El reconocimiento de objetivos humanos ha sido un área de investigación activa en los últimos años, con un gran énfasis en la detección automática y la coincidencia de caras en imágenes y videos fijos, a los efectos de la verificación y la identificación. El desempeño de los sistemas de emparejamiento de la cara 2D depende de su capacidad de ser insensible a factores críticos, como expresiones faciales, maquillaje y envejecimiento, pero principalmente bisagras sobre factores extrínsecos, como las diferencias de iluminación, el punto de vista de la cámara y la geometría de la escena. Sin embargo, las limitaciones inherentes de la coincidencia de la cara 2D han apoyado la creencia de que el reconocimiento efectivo de la identidad debe obtenerse a través de tecnologías multi-biométricas. En particular, la explotación de la geometría de la estructura anatómica de la cara en lugar de su apariencia, con una definición de algoritmos y sistemas para la coincidencia de cara 3D ha sido un campo creciente de investigación en los últimos años. Los sistemas de reconocimiento facial 3D tienen como objetivo utilizar los datos 3D adicionales para eliminar algunos de los problemas intrínsecos asociados con los sistemas de reconocimiento 2D. Por ejemplo, la superficie 3D de una cara es invariante a los cambios en las condiciones de iluminación y, por lo tanto, los sistemas de reconocimiento que utilizan estos datos deben ser, por definición, invariante de iluminación. Además, dado que es posible registrar una serie de modelos 3D a una postura de base, un sistema de este tipo también sería el punto de vista invariante (aunque en qué grado depende de la integridad del modelo de cabeza 3D). Además de los datos 3D, sigue siendo posible capturar información de la textura y, por lo tanto, usar todos los datos disponibles para guiar el proceso de reconocimiento. El código ha sido probado en la base de datos GAVABDB. GavabDB es una base de datos 3D FACE. Contiene 549 imágenes tridimensionales de superficies faciales. Estas mallas corresponden a 61 individuos diferentes (45 hombres y 16 mujeres) que tienen 9 imágenes para cada persona. El total de los individuos son caucásicos y su edad es de entre 18 y 40 años. Cada imagen está dada por una malla de puntos 3D conectados de la superficie facial sin textura. La base de datos proporciona variaciones sistemáticas con respecto a la postura y la expresión facial. Términos del índice: matlab, fuente, código, 3d, cara, reconocimiento, verificación, modelo, a juego, virtual, realidad, modelado, idioma, vrml.

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