Abstrakt. Vi presenterar en ny strategi för att pose och belysning invariant ansikte erkännande som kombinerar två senaste framsteg inom datorseendet: komponentbaserad igenkänning och 3D morfable modeller. I ett första steg används en 3D morfabel modell för att generera 3D ansiktsmodeller från endast två indatabilder från varje person i utbildningsdatabasen. Genom att göra 3D-modellerna under varierande pose- och belysningsförhållanden skapar vi sedan ett stort antal syntetiska ansiktsbilder som används för att träna ett komponentbaserat ansiktsigenkänningssystem. I preliminära experiment visar vi potentialen i vårt tillvägagångssätt när det gäller pose och belysning invarians.
I REF:s studie presenteras en komponentbaserad SVM-klassificering och morferbara modeller som är invarianta att posera och belysa.
Face recognition using component-based svm classification and morphable models
{'venue': 'SVM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}