Vi presenterar en algoritm som använder en lågupplöst 3D-sensor för robust ansiktsigenkänning under utmanande förhållanden. En förbehandlingsalgoritm föreslås som utnyttjar ansiktssymmetrin på 3D-punktens molnnivå för att erhålla en kanonisk frontalvy, form och struktur, av ansiktena oberoende av deras ursprungliga pose. Denna algoritm fyller också hål och jämnar ut de bullriga djupdata som produceras av lågupplösningssensorn. Den kanoniska djupkartan och strukturen på ett frågeansikte är sedan sparse approximerad från separata ordböcker inlärda från träningsdata. Konsistensen omvandlas från RGB till Discriminant Color Space innan gles kodning och rekonstruktionsfelen från de två glesa kodstegen läggs till för individuella identiteter i ordboken. Frågesidan tilldelas identiteten med det minsta rekonstruktionsfelet. Experiment utförs med hjälp av en allmänt tillgänglig databas som innehåller över 5000 ansiktsbilder (RGB-D) med varierande poser, uttryck, belysning och förklädnad, förvärvade med Kinect-sensorn. Erkännandegraden är 96,7% för RGB-D-data och 88,7% för enbart de bullriga djupdata. Våra resultat motiverar genomförbarheten av 3D-sensorer med låg upplösning för robust ansiktsigenkänning.
I REF föreslås en förbehandlingsalgoritm för att fylla hål och jämna ut bullriga djupdata från Kinect innan du utför ansiktsigenkänning.
Using Kinect for face recognition under varying poses, expressions, illumination and disguise
{'venue': '2013 IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2013 IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}