Abstrakt. Ansiktsigenkänning baserad på analysen av 3D-skanningar har varit ett aktivt forskningsämne under de senaste åren. Effekten av upplösningen av 3D-skanningar på erkännandeprocessen har dock ännu inte uttryckligen tagits upp och är av grundläggande betydelse efter införandet av en ny generation av billiga 4D-skanningsenheter. Dessa enheter är kapabla till kombinerad djup/rgb förvärv över tid med en låg upplösning jämfört med 3D scanners som vanligtvis används i 3D ansiktsigenkänning riktmärken. I detta papper definierar vi en super-upplösning modell för 3D-ansikten genom vilken en sekvens av låg-upplösning 3D-scanning kan bearbetas för att extrahera en högre upplösning 3D-ansikte modell, nämligen superansikte modell. Den föreslagna lösningen bygger på det skalade ICP-förfarandet för att anpassa de lågupplösta 3D-modellerna till varandra och uppskatta värdet av den högupplösta 3D-modellen baserat på statistiken över värden för de lågupplösta skanningarna i motsvarande punkter. Metoden valideras på en datauppsättning som för varje försöksperson innehåller en sekvens av 3D-ansiktsskanningar med låg upplösning och en högupplöst 3D-ansiktsmodell med hög upplösning som förvärvats genom en 3D-scanner med hög upplösning. På så sätt utvärderas resultaten av superupplösningsprocessen kvalitativt och kvantitativt genom att mäta felet mellan superansiktet och marksanningen.
I REF föreslås en metod för att öka upplösningen av ansiktsskanningar förvärvade med en Kinect.
Superfaces: A Super-Resolution Model for 3D Faces
{'venue': 'ECCV Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}