Алгоритм построения деформируемых 3D моделей человеческого лица и обоснование его применимости в системах распознавания личности; Труды СПИИРАН; № 3 (52)
| Parent link: | Труды СПИИРАН.— , 2002- № 3 (52).— 2017.— [С. 157-179] |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Autor corporatiu: | |
| Altres autors: | |
| Sumari: | Заглавие с экрана Описан алгоритм автоматического построения деформируемых 3D моделей лица, основанного на использовании метода Active Shape Models, метода восстановления ландшафтных поверхностей Шепарда и набора частных 3D моделей лиц. Предложена альтернативная к EER оценке точности в задаче распознавания личности по изображению лица, основанная на фиксированном значении оценки FAR. Приведены результаты тестирования описанного алгоритма. Продемонстрированы результаты использования полученных моделей в рамках работы алгоритма распознавания на крупной базе из нескольких тысяч изображений (база изображений FERET за 2000 год), содержащей фотографии людей под углами 0, 45 и 90 градусов относительно оптической оси камеры. Анализ результатов показал, что применение деформируемых моделей лица не снижает качества распознавания личности по изображению лица даже при сложных начальных условиях, а в ряде случаев ведет к улучшению результатов распознавания. In the article, an algorithm for constructing deformable face models, based on the use of Active Shape Model method, Shepard method of landscape surfaces restoring and set of 3D particular face models, is described. Alternative to the EER, the assessment of accuracy in the task of the person recognition using their face image based on an anchored value of FAR is offered. The results of testing the algorithm are presented. We demonstrate the results of using the obtained models within the framework of recognition algorithm performance on a large base of several thousand images (FERET image database by 2000 year), which contains photographs of people at angles of 0, 45 and 90 degrees relative to the optical axis of the camera. Analysis of the results showed that the use of deformable face models does not reduce the quality of the person recognition by face image even under difficult initial conditions and in some cases leads to improving recognition results. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
| Idioma: | rus |
| Publicat: |
2017
|
| Matèries: | |
| Accés en línia: | https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29296340 |
| Format: | Electrònic Capítol de llibre |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=667050 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 667050 | ||
| 005 | 20260807071630.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\38254 | ||
| 035 | |a RU\TPU\network\15268 | ||
| 090 | |a 667050 | ||
| 100 | |a 20220218a2017 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drgn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Алгоритм построения деформируемых 3D моделей человеческого лица и обоснование его применимости в системах распознавания личности |d An algorithm for building deformable 3D human face models and justification of its applicability for recognition systems |f С. Г. Небаба, А. А. Захарова | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: 33 назв.] | ||
| 330 | |a Описан алгоритм автоматического построения деформируемых 3D моделей лица, основанного на использовании метода Active Shape Models, метода восстановления ландшафтных поверхностей Шепарда и набора частных 3D моделей лиц. Предложена альтернативная к EER оценке точности в задаче распознавания личности по изображению лица, основанная на фиксированном значении оценки FAR. Приведены результаты тестирования описанного алгоритма. Продемонстрированы результаты использования полученных моделей в рамках работы алгоритма распознавания на крупной базе из нескольких тысяч изображений (база изображений FERET за 2000 год), содержащей фотографии людей под углами 0, 45 и 90 градусов относительно оптической оси камеры. Анализ результатов показал, что применение деформируемых моделей лица не снижает качества распознавания личности по изображению лица даже при сложных начальных условиях, а в ряде случаев ведет к улучшению результатов распознавания. | ||
| 330 | |a In the article, an algorithm for constructing deformable face models, based on the use of Active Shape Model method, Shepard method of landscape surfaces restoring and set of 3D particular face models, is described. Alternative to the EER, the assessment of accuracy in the task of the person recognition using their face image based on an anchored value of FAR is offered. The results of testing the algorithm are presented. We demonstrate the results of using the obtained models within the framework of recognition algorithm performance on a large base of several thousand images (FERET image database by 2000 year), which contains photographs of people at angles of 0, 45 and 90 degrees relative to the optical axis of the camera. Analysis of the results showed that the use of deformable face models does not reduce the quality of the person recognition by face image even under difficult initial conditions and in some cases leads to improving recognition results. | ||
| 333 | |a Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса | ||
| 461 | |t Труды СПИИРАН |d 2002- | ||
| 463 | |t № 3 (52) |v [С. 157-179] |d 2017 | ||
| 510 | 1 | |a An algorithm for building deformable 3D human face models and justification of its applicability for recognition systems |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a распознавание лиц | |
| 610 | 1 | |a активные модели | |
| 610 | 1 | |a 3D-модели | |
| 610 | 1 | |a алгоритмы построения | |
| 610 | 1 | |a компьютерное зрение | |
| 610 | 1 | |a изображения | |
| 610 | 1 | |a face recognition | |
| 610 | 1 | |a active shape models | |
| 610 | 1 | |a 3D face model | |
| 610 | 1 | |a deformable face model | |
| 610 | 1 | |a biometric vector | |
| 700 | 1 | |a Небаба |b С. Г. |c математик |c старший преподаватель Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1989- |g Степан Геннадьевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\29783 |9 14260 | |
| 701 | 1 | |a Захарова |b А. А. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c профессор Томского политехнического университета, доктор технических наук |f 1972- |g Алена Александровна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\25392 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Инженерная школа информационных технологий и робототехники |c 2017- |x TPU |7 ca |8 rus |9 28330 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20220218 |g RCR | |
| 856 | 4 | 0 | |u https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29296340 |
| 942 | |c CF | ||