لقد كان
والاعتراف الهدف البشري مساحة البحوث النشطة في السنوات الأخيرة، مع التركيز بشكل كبير على الكشف التلقائي ومطابقة من الوجوه في الصور الثابتة والفيديو، لأغراض التحقق وتحديد الهوية. أداء 2D أنظمة وجه مطابقة يعتمد على قدرتها على أنه غير حساس حيال العوامل الحاسمة مثل تعابير الوجه والماكياج والشيخوخة، ولكن يتوقف أساسا على العوامل الخارجية مثل الاختلافات الإضاءة، وجهة نظر الكاميرا والهندسة المشهد. ومع ذلك، فقد دعمت القيود المتأصلة في 2D وجه مطابقة الاعتقاد بأن الاعتراف الفعلي الهوية يجب الحصول عليها من خلال تقنيات متعددة البيومترية. على وجه الخصوص، فإن استغلال هندسة الهيكل التشريحي للوجه وليس مظهره، مع تعريف الخوارزميات ونظم ل3D الوجه مطابقة حقل متزايدة من البحوث في السنوات الأخيرة جدا. وتهدف أنظمة التعرف على الوجه 3D لاستخدام البيانات 3D إضافية للقضاء على بعض المشاكل الجوهرية المرتبطة بنظم الاعتراف 2D. على سبيل المثال، سطح 3D لوجه هو ثابتة للتغيرات في ظروف الإضاءة، وبالتالي أنظمة التعرف التي تستخدم يجب أن تكون هذه البيانات، بحكم التعريف، والإضاءة ثابتة. وعلاوة على ذلك، نظرا لأنه من الممكن أن تسجل عددا من نماذج 3D إلى قاعدة تشكل، فإن مثل هذا النظام أيضا أن تكون وجهة نظر ثابتة (على الرغم من أن ما درجة يعتمد على اكتمال نموذج الرأس 3D). بالإضافة إلى بيانات 3D يبقى من الممكن التقاط المعلومات الملمس، وبالتالي استخدام كل البيانات المتاحة لتوجيه عملية الاعتراف.
وقد تم اختبار الرمز على قاعدة بيانات GavabDB. GavabDB هي قاعدة بيانات الوجه 3D. أنه يحتوي على 549 صور ثلاثية الأبعاد من السطوح الوجه. هذه تنسجم تتوافق مع مختلف الأفراد 61 (45 من الذكور و 16 من الإناث) وجود 9 صور لكل شخص. مجموع من الأفراد هم قوقازي وسنهم ما بين 18 و 40 عاما. وتعطى كل صورة من قبل شبكة من النقاط المتصلة 3D لسطح الوجه دون الملمس. وتوفر قاعدة البيانات الاختلافات المنهجية فيما يتعلق تشكل وتعبيرات الوجه.
الكلمات الدالة: ماتلاب، مصدر، رمز، 3D، والوجه، والاعتراف، والتحقق، والنموذج، والمطابقة، الظاهري، واقع، والنمذجة، واللغة، فرمل
المتطلبات:
ماتلاب
لم يتم العثور على التعليقات