Face recognition is widely studied

Face recognition is widely studied in the literature for its possibilities in surveillance and security. In this paper, we report a novel algorithm for the identification task. This technique is based on an optimized 3D modeling allowing to reconstruct faces in different poses from a limited number of references (i.e. one image by class/person). Particularly, we propose to use an active shape model to detect a set of keypoints on the face necessary to deform our synthetic model with our optimized finite element method. Indeed, in order to improve our deformation, we propose a regularization by distances on graph. To perform the identification we use the VanderLugt correlator well know to effectively address this task. On the other hand we add a difference of Gaussian filtering step to highlight the edges and a description step based on the local binary patterns. The experiments are performed on the PHPID database enhanced with our 3D reconstructed faces of each person with an azimuth and an elevation ranging from −30° to +30°. The obtained results prove the robustness of our new method with 88.76% of good identification when the classic 2D approach (based on the VLC) obtains just 44.97%.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จดจำใบหน้ามีศึกษากันอย่างแพร่หลายในวรรณคดีสำหรับความเป็นไปได้ของในการรักษาความปลอดภัย ในกระดาษนี้ เรารายงานอัลกอริทึมใหม่สำหรับการระบุงาน เทคนิคนี้เป็นไปตามความเหมาะสม 3 มิติซึ่งทำให้สามารถสร้างใบหน้าในท่าต่าง ๆ จำนวนอ้างอิง (เช่นหนึ่งภาพ โดยท่านคลา) จำกัด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เรานำเสนอการใช้แบบรูปทรงการใช้งานการตรวจสอบชุดของ keypoints บนใบหน้าจำเป็นต้องบิดรูปแบบสังเคราะห์ของเรา ด้วยวิธีของเราเหมาะสมไนต์ จริง เพื่อปรับปรุงเปลี่ยนแปลงรูปร่างของเรา เรานำเสนอ regularization โดยระยะทางบนกราฟ การทำรหัส เราใช้ VanderLugt correlator ดีรู้ที่มีประสิทธิภาพอยู่งานนี้ บนมืออื่นๆ เราสามารถเพิ่มความแตกต่างของนที่กรองขั้นตอนเพื่อเน้นขอบและมีคำอธิบายตามรูปแบบไบนารีท้องถิ่น การทดลองที่ดำเนินการบนฐานข้อมูล PHPID ด้วยใบหน้าของเราเบ็ทสึ 3D ของแต่ละคนกับราบและสูงตั้งแต่ −30 °ถึง + 30 ° ได้รับผลพิสูจน์ความทนทานของเราวิธีใหม่ร้อยละ 88.76 ดีรหัสเมื่อแนว 2D คลาสสิก (ตาม VLC) ได้รับเพียง 44.97%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จดจำใบหน้ามีการศึกษากันอย่างแพร่หลายในวรรณกรรมสำหรับความเป็นไปได้ในการเฝ้าระวังและการรักษาความปลอดภัย ในบทความนี้เรารายงานขั้นตอนวิธีการใหม่สำหรับงานบัตรประจำตัว เทคนิคนี้จะอยู่บนพื้นฐานของการสร้างแบบจำลอง 3 มิติที่ดีที่สุดที่ช่วยให้การสร้างใบหน้าในการโพสท่าที่แตกต่างจากจำนวนที่ จำกัด ของการอ้างอิง (เช่นภาพหนึ่งภาพโดยระดับ / คน) โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เราเสนอให้ใช้รูปแบบรูปทรงที่ใช้งานในการตรวจสอบการตั้งค่าของ keypoints บนใบหน้าที่จำเป็นเพื่อทำให้เสียโฉมรุ่นสังเคราะห์ของเราด้วยวิธีการองค์ประกอบ จำกัด ที่ดีที่สุดของเรา แท้จริงเพื่อที่จะปรับปรุงความผิดปกติของเราเราเสนอ regularization โดยระยะทางบนกราฟ เพื่อดำเนินการบัตรประจำตัวที่เราใช้ correlator VanderLugt รู้ดีมีประสิทธิภาพที่อยู่งานนี้ ในทางกลับกันเราเพิ่มความแตกต่างของขั้นตอนการกรอง Gaussian เพื่อเน้นขอบและขั้นตอนรายละเอียดขึ้นอยู่กับรูปแบบไบนารีท้องถิ่น การทดลองจะดำเนินการบนฐานข้อมูล PHPID เพิ่มขึ้นด้วย 3D ของเราสร้างขึ้นใบหน้าของแต่ละคนที่มีความราบและระดับความสูงตั้งแต่ -30 °ถึง + 30 ° ผลที่ได้รับพิสูจน์ความทนทานของวิธีการใหม่ของเราที่มี 88.76% ของประชาชนที่ดีเมื่อวิธีคลาสสิก 2D (ตาม VLC) ได้เพียง 44.97%

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใบหน้ามีการศึกษาอย่างกว้างขวางในวรรณกรรมสำหรับความเป็นไปได้ในการเฝ้าระวังและรักษาความปลอดภัย ในกระดาษนี้เรารายงานวิธีใหม่สำหรับการระบุงาน เทคนิคนี้มีพื้นฐานอยู่บนการปรับ 3D โมเดลลิ่ง อนุญาตให้สร้างหน้าในแตกต่างกัน poses จากเลขที่อ้างอิง ( เช่นหนึ่งภาพโดยคลาส / คน ) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเราเสนอให้ใช้รูปแบบรูปร่างปราดเปรียว การตรวจสอบชุดของ keypoints บนใบหน้าต้องเบี้ยวแบบเราสังเคราะห์ด้วยวิธีไฟไนต์เอลิเมนต์ที่ดีที่สุดของเรา แน่นอน เพื่อปรับปรุงการของเรา เรานำเสนอการศึกษาโดยระยะทางบนกราฟ แสดงรหัสที่เราใช้ vanderlugt ค่าสัมพันธ์ดีรู้จักการป่าวประกาศงานนี้ บนมืออื่น ๆที่เราเพิ่มความแตกต่างของลักษณะการกรองขั้นตอนเพื่อเน้นขอบและรายละเอียดขั้นตอนตามท้องถิ่นไบนารีรูปแบบ การทดลองจะดำเนินการใน phpid ฐานข้อมูลขั้นสูงกับ 3D ของเราสร้างขึ้น ใบหน้าของแต่ละคนด้วย และยกระดับกว้างตั้งแต่ 30 °− + 30 องศา . ผลพิสูจน์ความแกร่งของวิธีการใหม่ของเรากับ 88.76 % ของประชาชนที่ดีเมื่อวิธีการ 2D คลาสสิก ( ขึ้นอยู่กับโปรแกรม VLC ) ได้แค่ 44.97 %