Articulo de referencia

Reconocimiento facial tridimensional

Modelo 3D de un rostro humano El reconocimiento facial tridimensional ( reconocimiento facial 3D ) es una modalidad de reconocimiento facial que utiliza la geometría tridimensio...

Modelo 3D de un rostro humano

El reconocimiento facial tridimensional ( reconocimiento facial 3D ) es una modalidad de reconocimiento facial que utiliza la geometría tridimensional del rostro humano. Se ha demostrado que los métodos de reconocimiento facial 3D pueden alcanzar una precisión significativamente mayor que sus contrapartes 2D, rivalizando con el reconocimiento de huellas dactilares .

El reconocimiento facial 3D tiene el potencial de lograr una mayor precisión que su contraparte 2D al medir la geometría de las características rígidas del rostro. Esto evita los inconvenientes de los algoritmos de reconocimiento facial 2D , como los cambios de iluminación, las diferentes expresiones faciales, el maquillaje y la orientación de la cabeza. Otro enfoque consiste en utilizar el modelo 3D para mejorar la precisión del reconocimiento tradicional basado en imágenes, transformando la cabeza en una vista conocida. Además, la mayoría de los escáneres 3D adquieren tanto una malla 3D como la textura correspondiente. Esto permite combinar la salida de los comparadores 3D puros con los algoritmos de reconocimiento facial 2D más tradicionales, lo que resulta en un mejor rendimiento (como se muestra en FRVT 2006 ).

La principal limitación tecnológica de los métodos de reconocimiento facial 3D es la adquisición de imágenes 3D, que generalmente requiere una cámara de rango . Como alternativa, se pueden usar múltiples imágenes desde diferentes ángulos de una cámara común (por ejemplo, una webcam [ 1 ] ) para crear el modelo 3D con un procesamiento posterior significativo. (Véase Adquisición de datos 3D y reconstrucción de objetos ). [ 2 ] Esta es también una razón por la que los métodos de reconocimiento facial 3D surgieron mucho más tarde (a finales de la década de 1980) que los métodos 2D. Recientemente, las soluciones comerciales han implementado la percepción de profundidad proyectando una cuadrícula sobre el rostro e integrando la captura de video del mismo en un modelo 3D de alta resolución. Esto permite una buena precisión de reconocimiento con componentes comerciales de bajo costo .

El reconocimiento facial en 3D sigue siendo un campo de investigación activo, aunque varios proveedores ofrecen soluciones comerciales.

Véase también

Referencias

  1. Nirav Sanghani (28 de marzo de 2007). "Bioscrypt presenta una cámara de reconocimiento facial 3D" . DailyTech.
  2. "Digiteyezer - iFace3D" . Archivado del original el 25/04/2012 . Consultado el 07/11/2011 .
  • Okuwobi, IP; Chen, Q; Niu S.; et  al. (2016). "Reconocimiento y predicción facial tridimensional (3D)". Procesamiento de señales, imágenes y vídeo . 10 (6): 1151– 1158. doi : 10.1007/s11760-016-0871-z . S2CID 11211308 . 
  • Bronstein, AM; Bronstein, MM; Kimmel, R. (2005). "Reconocimiento facial tridimensional". International Journal of Computer Vision . 64 (1): 5– 30. CiteSeerX 10.1.1.77.9592 . doi : 10.1007/s11263-005-1085-y . S2CID 670151 .  
  • Heseltine, T.; Pears, N.; Austin, J. (2008). "Reconocimiento facial tridimensional mediante combinaciones de componentes de subespacios de mapas de características de superficie". Image and Vision Computing . 26 (3): 382– 396. doi : 10.1016/j.imavis.2006.12.008 .
  • Kakadiaris, IA ; Passalis, G.; Toderici, G.; Murtuza, N.; Karampatziakis, N.; Theoharis, T. (2007). "Reconocimiento facial 3D en presencia de expresiones faciales: un enfoque de modelo deformable anotado". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 13 (12).
  • Queirolo, CC; Silva, L.; Bellon, OR; Segundo, MP (2009). "Reconocimiento facial 3D mediante recocido simulado y la medida de interpenetración de superficie". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 32 (2): 206– 19. doi : 10.1109/TPAMI.2009.14 . PMID 20075453. S2CID 12411479 .  
  • Gupta, S.; Markey, MK; Bovik, AC (2010). "Reconocimiento facial 3D antropométrico". International Journal of Computer Vision . 90 (3): 331– 349. doi : 10.1007/s11263-010-0360-8 . S2CID 10679755 . 
  • A. Rashad, A. Hamdy, M.A. Saleh y M. Eladawy, "Reconocimiento facial 3D mediante 2DPCA", (IJCSNS) Revista Internacional de Ciencias de la Computación y Seguridad de Redes, Vol. (12), 2009. http://paper.ijcsns.org/07_book/200912/20091222.pdf
  • Spreeuwers, LJ (2015). "Rompiendo la barrera del 99%: optimización del reconocimiento facial 3D" . IET Biometrics . 4 (3): 169– 177. doi : 10.1049/iet-bmt.2014.0017 . S2CID 195254 . 
  • Spreeuwers, LJ (2011). "Reconocimiento facial 3D rápido y preciso mediante registro a un sistema de coordenadas intrínseco y fusión de clasificadores de múltiples regiones" . International Journal of Computer Vision . 93 (3): 389– 414. doi : 10.1007/s11263-011-0426-2 .
  • Taller CVPR 2008 sobre procesamiento facial en 3D
  • Gran desafío del reconocimiento facial
  • Página principal de reconocimiento facial
  • Proyecto de reconocimiento facial 3D y artículos de investigación
  • Proyecto de reconocimiento facial 3D del Technion
  • Proyecto de reconocimiento facial 3D de los Laboratorios de Investigación de Mitsubishi Electric. Archivado el 9 de noviembre de 2006 en Wayback Machine.
  • Sistema comercial de reconocimiento facial 3D L-1 Identity
  • Tecnología de escaneo 3D rápido para el reconocimiento facial 3D en el Grupo de Modelado Geométrico y Reconocimiento de Patrones, Reino Unido.
  • Reconocimiento facial 3D mediante un modelo deformable en el Laboratorio de Biomedicina Computacional, Houston, TX.
  • Reconocimiento facial 3D mediante estereoscopía fotométrica, Reino Unido