Sistema de reconhecimento de rosto 3D Fornecer sistema de reconhecimento de face 3D para o Matlab.
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Sistema de reconhecimento de rosto 3D Classificação e resumo

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Sistema de reconhecimento de rosto 3D Descrição

O reconhecimento alvo humano tem sido uma área de pesquisa ativa nos últimos anos, com uma grande ênfase na detecção automática e correspondência de rostos em imagens e vídeos fixos, para fins de verificação e identificação. O desempenho de sistemas de correspondência de face 2D depende de sua capacidade de ser insensível a fatores críticos, como expressões faciais, maquiagem e envelhecimento, mas principalmente dobradiças em fatores extrínsecos, como diferenças de iluminação, ponto de vista da câmera e geometria de cena. No entanto, as limitações inerentes da correspondência de face 2D apoiaram a crença de que o reconhecimento efetivo da identidade deve ser obtido através de tecnologias multi-biométricas. Em particular, a exploração da geometria da estrutura anatômica do rosto, em vez de sua aparência, com definição de algoritmos e sistemas para correspondência de face 3D tem sido um crescente campo de pesquisa nos últimos anos. Os sistemas de reconhecimento de face 3D visam usar os dados 3D adicionais para eliminar alguns dos problemas intrínsecos associados aos sistemas de reconhecimento 2D. Por exemplo, a superfície 3D de uma face é invariante para alterações nas condições de iluminação e, portanto, sistemas de reconhecimento que usam esses dados devem ser, por definição, iluminação invariante. Além disso, dado que é possível registrar vários modelos 3D para uma pose de base, tal sistema também seria viewpoint invariante (embora para que ponto depende da integridade do modelo de cabeça 3D). Além dos dados 3D, permanece possível capturar informações de textura e, portanto, usar todos os dados disponíveis para orientar o processo de reconhecimento. O código foi testado no banco de dados GAVABDB. O Gavabdb é um banco de dados de face 3D. Contém 549 imagens tridimensionais de superfícies faciais. Essas malhas correspondem a 61 indivíduos diferentes (45 homens e 16 femininos) com 9 imagens para cada pessoa. O total dos indivíduos são caucasianos e sua idade é entre 18 e 40 anos. Cada imagem é dada por uma malha de pontos 3D conectados da superfície facial sem textura. O banco de dados fornece variações sistemáticas em relação à pose e à expressão facial. Termos de índice: Matlab, fonte, código, 3D, rosto, reconhecimento, verificação, modelo, correspondência, virtual, realidade, modelagem, linguagem, vrml.

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