Abstract-prestandan av ansiktsigenkänningssystem som använder tvådimensionella bilder beror på faktorer som belysning och motivpose. Vi utvecklar ett system för ansiktsigenkänning som använder tredimensionell forminformation för att göra systemet mer robust mot godtyckliga pose och belysning. För varje ämne, en 3D-ansikte modell konstrueras genom att integrera flera 2.5D ansiktsskanningar som fångas från olika vyer. 2.5D är en förenklad 3D (x, y, z) yta representation som innehåller högst ett djup (z riktning) för varje punkt i (x, y) planet. Två olika metoder som tillhandahålls av ansiktsskanningen, nämligen form och textur, används och integreras för ansiktsmatchning. igenkänningsmotorn består av två komponenter, ytmatchning och utseendebaserad matchning. Den ytmatchande komponenten är baserad på en modifierad Iterative Closest Point-algoritm (ICP). Kandidatlistan från galleriet som används för utseendematchning genereras dynamiskt baserat på utdata från ytmatchningskomponenten, vilket minskar komplexiteten i det utseendebaserade matchande skedet. Tredimensionella modeller i galleriet används för att syntetisera nya utseendeprover med pose- och belysningsvariationer och de syntetiserade ansiktsbilderna används i särskiljande subrymdsanalys. Den viktade summan används för att kombinera de poäng som ges av de två matchande komponenterna. Experimentella resultat ges för att matcha en databas med 200 3D ansiktsmodeller med 598 2.5D oberoende testskanningar förvärvade under olika pose och vissa ljus- och uttryck förändringar. Dessa resultat visar att det föreslagna matchningssystemet är genomförbart.
Lu m.fl. utvecklat ett system där både form och textur information från en 2.5D scan används REF.
Matching 2.5D face scans to 3D models
{'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']}