Vi beskriver en uttrycksinvariant metod för ansiktsigenkänning genom att montera en identitet/uttryck separerad 3D Morphable Model för att forma data. Uttrycksmodellen förbättrar avsevärt igenkännings- och hämtningsfrekvenserna i den okooperativa inställningen, samtidigt som man uppnår igenkänningsgrader på samma sätt som de bästa igenkänningsalgoritmerna i det ansiktsigenkänningsstora leverantörstestet. Monteringen utförs med en robust icke-rigid ICP-algoritm. Den kan utföra ansiktsigenkänning i ett helt automatiserat scenario och på bullriga data. Systemet utvärderades på två datauppsättningar, en med hög ljudnivå och starka uttryck, och UND-databasen, som visar att även om uttrycksinvariant ökar igenkänning och hämtning prestanda för uttrycket dataset, det inte minskar prestanda på neutral dataset. De höga igenkänningsgraderna uppnås även med en rent formbaserad metod, utan att man tar hänsyn till bilddata.
Amberg m.fl. REF beskriver en metod för ansiktsigenkänning genom att statistiskt anpassa denna modell för att forma data.
Expression invariant 3D face recognition with a Morphable Model
{'venue': '2008 8th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition', 'journal': '2008 8th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}