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3D顔認識システム 説明

人間の目標認識は、最後の年に積極的な研究分野であり、検証と識別の目的のために、静止画やビデオの自動検出と顔の一致を大きく強調しています。 2Dフェースマッチングシステムの性能は、表情、化粧、経年変化などの重要な要素に鈍感であるというそれらの能力に依存しますが、主に照明の違い、カメラの視点、およびシーンの形状などの外部要因に焦点を当てます。しかしながら、2Dフェイスマッチングの固有の制限は、同一性の有効認識が多生体測定技術を通して得られるべきであるという信念を支持してきた。特に、その外観ではなく顔の解剖学的構造の幾何学的構造の幾何学的形状、3Dフェイスマッチングのためのアルゴリズムおよびシステムの定義は、最近の研究の分野である。 3D顔認識システムは、2D認識システムに関連する組み込み問題のいくつかを排除するために追加の3Dデータを使用することを目的としています。例えば、顔の3D表面は照明条件の変化に不変であり、したがってこのデータを使用する認識システムは、定義によって、照明不変であるべきである。さらに、数の3Dモデルをベースポーズに登録することが可能であることを考えると、そのようなシステムはまた視点不変であろう（ただし、3Dヘッドモデルの完全性に何に依存するのか）。 3Dデータに加えて、テクスチャ情報をキャプチャすることができ、したがって認識プロセスを案内するためにすべての利用可能なデータを使用することが可能である。 コードはGAVABDBデータベースでテストされています。 Gavabdbは3Dフェイスデータベースです。顔面の549の3次元画像が含まれています。これらのメッシュは、各人に9つの画像を持つ61の異なる個人（45人の男性と16人の女性）に対応しています。個人の合計は白人であり、年齢は18歳から40歳です。各画像は、テクスチャなしで顔面の接続された3D点のメッシュによって与えられる。データベースは、ポーズと表情に関して体系的な変動を提供します。 インデックス用語：MATLAB、ソース、コード、3D、顔、認識、検証、モデル、マッチング、仮想、現実、モデリング、言語、VRML。

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