Abstract-Vi presenterar en helt automatisk ansiktsigenkänningsalgoritm och demonstrerar dess prestanda på FRGC v2.0 data. Vår algoritm är multimodal (2D och 3D) och utför hybrid (funktionsbaserad och holistisk) matchning för att uppnå effektivitet och robusthet mot ansiktsuttryck. Posen av ett 3D-ansikte tillsammans med dess struktur korrigeras automatiskt med hjälp av en ny metod baserad på en enda automatiskt upptäckt punkt och Hotelling transform. En ny 3D Spherical Face Representation (SFR) används tillsammans med deskriptorn Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) för att bilda en avvisande klassificering, vilket snabbt eliminerar ett stort antal kandidatansikten på ett tidigt stadium för effektivt erkännande vid stora gallerier. De återstående ansiktena verifieras sedan med hjälp av en ny regionbaserad matchningsmetod, som är robust för ansiktsuttryck. Detta tillvägagångssätt segmenterar automatiskt ögonhuvudet och nosregionerna, som är relativt mindre känsliga för uttryck och matchar dem separat med hjälp av en modifierad Iterative Closest Point-algoritm (ICP). Resultaten av alla matchande motorer sammansmältes på den metriska nivån för att uppnå högre noggrannhet. Vi använder FRGC-riktmärket för att jämföra våra resultat med andra algoritmer som använde samma databas. Vår multimodala hybridalgoritm utfördes bättre än andra genom att uppnå 99,74 procent och 98,31 procent verifieringshastigheter med en 0,001 falsk acceptfrekvens (FAR) och identifieringsfrekvens på 99,02 procent och 95,37 procent för sonder med ett neutralt och ett icke neutralt uttryck, respektive.
I REF korrigeras posen av texturerat 3D-ansikte automatiskt baserat på nosspetsspetsen med hjälp av Hotelling-omvandlingen.
An Efficient Multimodal 2D-3D Hybrid Approach to Automatic Face Recognition
{'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']}