3D Face Recognition System

وصف

كان التعرف على الأهداف البشرية مجال بحث نشط في السنوات الماضية ، مع التركيز بشكل كبير على الاكتشاف التلقائي للوجوه ومطابقتها في الصور الثابتة ومقاطع الفيديو ، لأغراض التحقق وتحديد الهوية. يعتمد أداء أنظمة مطابقة الوجه ثنائية الأبعاد على قدرتها على عدم الحساسية للعوامل الحاسمة مثل تعابير الوجه والماكياج والشيخوخة ، ولكنها تتوقف بشكل أساسي على عوامل خارجية مثل اختلافات الإضاءة ووجهة نظر الكاميرا وهندسة المشهد. ومع ذلك ، فإن القيود المتأصلة في مطابقة الوجه ثنائية الأبعاد قد دعمت الاعتقاد بضرورة الحصول على الاعتراف الفعال بالهوية من خلال تقنيات القياسات الحيوية المتعددة. على وجه الخصوص ، كان استغلال هندسة البنية التشريحية للوجه بدلاً من مظهره ، مع تعريف الخوارزميات وأنظمة مطابقة الوجه ثلاثية الأبعاد ، مجالًا متناميًا للبحث في السنوات الأخيرة جدًا. تهدف أنظمة التعرف على الوجوه ثلاثية الأبعاد إلى استخدام البيانات الإضافية ثلاثية الأبعاد للتخلص من بعض المشكلات الجوهرية المرتبطة بأنظمة التعرف ثنائية الأبعاد. على سبيل المثال ، يكون السطح ثلاثي الأبعاد للوجه ثابتًا للتغيرات في ظروف الإضاءة ، وبالتالي يجب أن تكون أنظمة التعرف التي تستخدم هذه البيانات ، بحكم التعريف ، إضاءة ثابتة. علاوة على ذلك ، نظرًا لإمكانية تسجيل عدد من النماذج ثلاثية الأبعاد في وضع أساسي ، سيكون مثل هذا النظام أيضًا ثابتًا لوجهة النظر (على الرغم من أن الدرجة تعتمد على اكتمال نموذج الرأس ثلاثي الأبعاد). بالإضافة إلى البيانات ثلاثية الأبعاد ، يظل من الممكن التقاط معلومات النسيج وبالتالي استخدام جميع البيانات المتاحة لتوجيه عملية التعرف.

تم اختبار الكود على قاعدة بيانات GavabDB. GavabDB هي قاعدة بيانات ثلاثية الأبعاد للوجه. يحتوي على 549 صورة ثلاثية الأبعاد لأسطح الوجه. تتوافق هذه الشبكات مع 61 فردًا مختلفًا (45 ذكرًا و 16 أنثى) لديهم 9 صور لكل شخص. مجموع الأفراد قوقازي وأعمارهم ما بين 18 و 40 سنة. يتم إعطاء كل صورة من خلال شبكة من النقاط ثلاثية الأبعاد المتصلة بسطح الوجه بدون نسيج. توفر قاعدة البيانات اختلافات منهجية فيما يتعلق بالوضع وتعبيرات الوجه.

مصطلحات الفهرس: ماتلاب ، المصدر ، الكود ، ثلاثي الأبعاد ، الوجه ، التعرف ، التحقق ، النموذج ، المطابقة ، الواقع الافتراضي ، النمذجة ، اللغة ، لغة الواقع الافتراضي.