Abstract-I denna forskning presenteras ett innovativt helautomatiskt 3D ansikte kompression och igenkänningssystem. Flera nyheter introduceras för att göra systemets prestanda robust och effektiv. Dessa nyheter inkluderar: För det första, en automatisk pose korrigering och normalisering process genom att använda krökningsanalys för nosspets detektion och iterativ närmaste punkt (ICP) bildregistrering. För det andra, användningen av sfäriska baserade våget koefficienter för effektiv representation av 3D-ansiktet. Den sfäriska våget omvandlingen används för att sönderdela ansiktsbilden till underbilder med flera upplösningar som kännetecknar de underliggande funktionerna på ett lokalt sätt i både spaciala och frekvensdomäner. Två representationsfunktioner baserade på sfärisk wavelet parameterization av ansiktsbilden föreslogs för 3D ansikte kompression och igenkänning. Principkomponentanalys (PCA) används för att projektera till ett delband med låg upplösning. För att utvärdera resultatet av det föreslagna tillvägagångssättet utfördes experiment på GVAB:s ansiktsdatabas. Experimentella resultat visar att de sfäriska våget koefficienter ger utmärkt komprimeringskapacitet med minimal uppsättning funktioner. Haar wavelet koefficienter extraheras från ansiktet geometri bilden visade sig generera goda igenkänningsresultat som överträffar andra metoder som arbetar på GVAB databasen.
I vårt tidigare arbete REF presenteras ett innovativt helautomatiskt 3D komprimerings- och igenkänningssystem.
3D Face Compression and Recognition using Spherical Wavelet Parametrization
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}