I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för sammansmältning av form och textur lokala binära mönster (LBP) för 3D-ansiktsigenkänning. Med hjälp av en nyligen föreslagen ram [1] beräknar vi LBP direkt på ytan av maskorna, sedan konstruerar vi ett rutnät av regionerna på ansiktsytan som kan rymma globala och partiella beskrivningar. Jämfört med sin motsvarighet i djupbilden kännetecknas vårt tillvägagångssätt av följande egenskaper: a) ärver de inneboende fördelarna med nätyta (t.ex. bevarande av hela geometrin); b) kräver inte normalisering; c) kan tillgodose partiell matchning. Dessutom möjliggör det fusion på tidig nivå av textur och formformer. Genom experiment som utförs på databaserna BU-3DFE och Bosphorus bedömer vi olika varianter av vårt tillvägagångssätt med avseende på ansiktsuttryck och saknade data. Index Terms-mesh-LBP, fusion, 3D-ansiktsigenkänning 1. INLEDNING 3D-ansiktsbild har framträtt som en lovande metod för ansiktsigenkänning för att ta itu med begränsningarna i dess 2D-motsvarighet, såsom pose och luminansvariation, samtidigt som nya horisonter öppnas för att öka tillförlitligheten hos ansiktsbaserad identifiering. Denna trend har ytterligare underblåsts av framsteg inom 3D-skanning teknik, som ger nu 3D texturerade skanningar som omfattar anpassad form och fotometriska data. Nyligen har lokala binära mönster [2] deskriptorer använts i stor utsträckning i 2D-ansiktsbeskrivning och -representation och har snabbt utvidgats till 3D-modaliteten. 3D-LBP närmar sig avancerade state of the art och visade sig vara konkurrenskraftig med andra klasser av metoder. Deras tillämpningar hindras dock av de inneboende begränsningarna i 2D-bildstödet. Faktum är att de flesta om inte alla 3D-LBP-inflygningar fungerar på djupbilder, där djupet karteras till en grå nivå via 2D-projektion. Som sådan, djupbilder kräver normalisering för att rymma med pose variation. Ändå är de fortfarande sårbara för självocklusion (orsakas till exempel av laterala områden av näsan). För att ta itu med dessa problem föreslår vi en ny LBP-baserad ansiktsrepresentation som kan konstrueras över triangulära meshgrenrör. Denna representation, som bygger på det nyligen föreslagna mesh-LBP-konceptet [1], befriar erkännandeprocessen från behovet av normalisering, medan
Werghi m.fl. REF presenterade ett nytt tillvägagångssätt för säkringsform och textur lokala binära mönster (LBP) på en mesh för 3D-ansiktsigenkänning.
Boosting 3D LBP-Based Face Recognition by Fusing Shape and Texture Descriptors on the Mesh
{'venue': 'IEEE Trans. Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Trans. Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}