İnsan hədəf tanınması yoxlama və identifikasiyası məqsədləri üçün, avtomatik aşkar və hələ şəkillər və video simalar uyğun böyük diqqət ilə, son illərdə fəal tədqiqat sahəsi olmuşdur. 2D üz uyğun sistemlərinin Performance belə üz ifadələri, makiyaj və yaşlanma kimi kritik amillər laqeyd olan öz potensialından asılıdır, lakin əsasən işıqlandırma fərqlər, kamera baxımından və səhnə həndəsə kimi extrinsic amillər ilə bağlıdır. Lakin, 2D üz eşleme xas məhdudiyyətlər şəxsiyyət effektiv tanınması multi-biometrik texnologiyalar vasitəsilə əldə etmək lazımdır ki, inam dəstək. Xüsusilə, 3D üz uyğun üçün alqoritmlər və sistemləri müəyyən ilə üz deyil, onun görünüşü anatomik quruluş həndəsə istismar, çox son illərdə tədqiqat artan sahəsində olmuşdur. 3D Face tanıma sistemləri 2D tanıma sistemi ilə bağlı daxili problemləri bəzi aradan qaldırılması üçün əlavə 3D data istifadə planlaşdırırıq. Məsələn, üz 3D yerüstü işıqlandırma şəraitində dəyişikliklər və müəyyən Bu data olmalıdır istifadə səbəbdən tanıma sistemləri, invariant işıqlandırma üçün invariant edir. Bundan əlavə, bir baza yaradır 3D model bir sıra qeydiyyatdan mümkün olduğunu nəzərə alsaq, belə bir sistem də olacaq invariant baxımdan (baxmayaraq ki, 3D baş model tam asılıdır nə dərəcədə). 3D data Bundan əlavə, faktura məlumat almaq və beləliklə tanınması prosesini istiqamətləndirmək üçün bütün mövcud məlumatdan istifadə etmək mümkün olaraq qalır.
Kodu GavabDB Database üzrə test edilmişdir. GavabDB 3D üz bazası var. Bu üz səthlərin 549 üçölçülü şəkillər var. Bu meshes hər bir şəxs 9 images olan 61 müxtəlif şəxslər (45 kişi və 16 qadın) uyğundur. fiziki şəxslərin cəmi Qafqaz və onların yaş 18 arasında və 40 yaşı var. Hər image faktura olmadan üz səthinin bağlı 3D xal bir mesh tərəfindən verilir. Verilənlər bazası yaradır və üz ifadəsi ilə bağlı sistemli varyasyonları təmin edir.
Index şərtləri: Mətləb, mənbə, kodu, 3D, üz tanıma, yoxlama, model, uyğun, virtual reallıq, modelləşdirmə, dil, vrml
tələblər .
Mətləb
Şərhlər tapılmadı