זיהוי מטרות אדם היה תחום מחקר פעיל בשנים האחרונות, עם דגש רב על איתור והתאמה של פרצופים בתמונות וקטעי וידאו עדיין אוטומטיים, למטרות אימות וזיהוי. ביצועים של מערכות הפנים התאמת 2D תלוי ביכולת שלהם להיות רגיש לגורמים קריטיים כגון הבעות פנים, איפור והזדקנות, אלא בעיקר צירים בגורמים חיצוניים כגון הבדלי תאורה, נקודת מבט של מצלמה וגיאומטריה סצנה. עם זאת, המגבלות מובנות של הפנים 2D התאמה תמכו באמונה שיש לקבל הכרה אפקטיבית של זהות באמצעות טכנולוגיות רב-ביומטרי. בפרט, הניצול של הגיאומטריה של המבנה האנטומי של הפנים ולא את המראה שלה, עם הגדרה של אלגוריתמים ומערכות ל3D פנים התאמה היה תחום צומח של מחקר בשנים האחרונות מאוד. מערכות זיהוי פנים 3D שואפות להשתמש בנתוני 3D נוספים לחסל חלק מהבעיות הפנימיות הקשורים למערכות לזיהוי 2D. לדוגמא, משטח 3D של פנים הוא בלתי משתנה לשינויים בתנאי תאורה, ולכן מערכות לזיהוי המשתמשות בנתונים אלה צריכים להיות, בהגדרה, תאורה משתנה. יתר על כן, בהתחשב בכך שניתן לרשום את מספר של מודלים 3D לבסיס הפוזה, מערכת כזו תהיה גם נקודת מבט בלתי משתנה (אם כי באיזו מידה תלויה בשלמותו של מודל ראש 3D). בנוסף לנתונים 3D הוא נשאר אפשרי כדי ללכוד מידע מרקם ובכך להשתמש בכל הנתונים הזמינים כדי להנחות את תהליך ההכרה.
קוד נבדק על מסד נתונים GavabDB. GavabDB הוא מסד נתונים 3D פנים. הוא מכיל 549 תמונות תלת ממדיות של משטחי פנים. Meshes אלה מתאים ל -61 אנשים שונים (45 גברים ו -16 נשים) שיש 9 תמונות לכל אדם. הכולל של יחידים הם קווקזי וגילם הוא ישן בין 18 ו -40 שנים. כל תמונה ניתנת על ידי רשת של נקודות 3D המחוברות של פני השטח הפנים ללא מרקם. מסד הנתונים מספק וריאציות שיטתיות ביחס לתנוחה והבעת הפנים.
תנאי אינדקס: Matlab, המקור, קוד, 3D, פנים, הכרה, אימות, מודל, התאמה, וירטואלי, מציאות, דוגמנות, שפה, VRML
דרישות :.
Matlab
תגובות לא נמצא