Abstract-Vi föreslår en ny geometrisk ram för att analysera 3D-ansikten, med de specifika målen att jämföra, matcha och i genomsnitt deras former. Här representerar vi ansiktsytor med radiala kurvor som utgår från nosspetsarna och använder elastisk formanalys av dessa kurvor för att utveckla ett Riemanniskt ramverk för att analysera former av hela ansiktsytor. Denna representation, tillsammans med den elastiska Riemannian metrisk, verkar naturlig för att mäta ansiktsdeformationer och är robust för utmaningar som stora ansiktsuttryck (särskilt de med öppna munnar), stora pose variationer, saknade delar, och partiella ocklusioner på grund av glasögon, hår, och så vidare. Denna ram har visat sig vara lovande från både empiriska och teoretiska perspektiv. När det gäller den empiriska utvärderingen matchar eller förbättrar våra resultat de senaste metoderna på tre framstående databaser: FRGCv2, GavabDB och Bosphorus, som var och en utgör en annan typ av utmaning. Ur ett teoretiskt perspektiv, möjliggör detta ramverk formella statistiska slutsatser, såsom uppskattning av saknade ansiktsdelar med PCA på tangent mellanslag och beräkning genomsnittliga former.
REF föreslog att radialkurvor från nosspetsen skulle användas för att representera ansiktsytan.
3D Face Recognition under Expressions, Occlusions, and Pose Variations
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}