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Estado actual de los algoritmos de Reconocimiento de Rostro usando Tecnologı´a GPU

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manual de paso crı´tico para iniciar el proceso. A continucio´n se mostrara´ con ma´s detalle el me´todo propuesto por Gerard Medioni en [25] que ha sido el trabajo ma´s reciente que le da continuidad a este estudio.

En [25] se presenta un me´todo para identificar a los individuos no cooperativos a dis- tancia usando una secuencia de ima´genes y un modelo 3D del rostro. La mayorı´a de los elementos biome´tricos (como huellas digitales, forma de la mano, el iris, la retina o las exploraciones) requieren caracterı´sticas de muy estrecha cooperacio´n en proximidad al sis- tema biome´trico. En la implementacio´n se procesa las ima´genes obtenidas con una ca´mara de ultra-alta resolucio´n de video, donde se infiere la ubicacio´n de la cabeza de los suje- tos. Esta informacio´n se utiliza para los recortes de la regio´n de intere´s y construir un modelo 3D del rostro para realizar la identificacio´n biome´trica. El experimento se lleva a cabo en modelos 2D y 3D de bases de datos. A continuacio´n se muestran las principales caracterı´sticas que describen al sistema propuesto:

1. Se encuentran me´tricas del modelo 3D facial que pueden ser usadas para el re- conocimiento de la escala, utilizando el me´todo sencillo, aunque no existe una escala exacta en la reconstruccio´n 3D.

2. Los experimentos se hicieron con un motor 3D comercial que indica la viabilidad del enfoque propuesto para el reconocimiento en contra de galerı´as 3D, a una distancia (3, 6 y 9 m).

3. Se demuestra frente a los resultados de modelos 3D de varios factores, incluyendo el movimiento de la cabeza, las condiciones de iluminacio´n exterior, y las gafas. Los resulta- dos de la evaluacio´n indican que los datos de video so´lo a una distancia de 3 a 9 metros, puede proporcionar una forma de la cara 3D que apoya al reconocimiento de la cara con e´xito.

Este artı´culo usa los datos biome´tricos para identificar a las personas que tienen las siguientes caracterı´sticas: deben ser universales, u´nicas (que permiten la discriminacio´n entre un gran nu´mero de individuos), y de alta permanencia (que no cambian con el tiempo, la edad, el estado emocional, etc). Tambie´n debe permitir recoger de forma fa´cil los datos para utilizar estos elementos biome´tricos. Muchas de las caracterı´sticas que son muy distintivas requieren un tema de cooperacio´n en las proximidades del sistema biome´trico. Tales caracterı´sticas no son utilizables cuando se tiene que tratar con un individuo no cooperativo que se quiera observar discretamente y a distancia, como se requiere para las aplicaciones de seguridad en muchos casos. El objetivo de este artı´culo es llevar a cabo un reconocimiento facial en 3D mediante un modelo de cara 3D generada a partir de una secuencia de ima´genes a distancia.

El reconocimiento tridimensional es una alternativa atractiva para el reconocimiento 2D bajo desafiantes condiciones de ambientes como las variaciones de la pose y los cambios de iluminacio´n. Uno de los me´todos utilizados en el reconocimiento de rostro en este artı´culo usa un modelo 3D para probar un rostro que hace juego contra una base de datos 3D cua´ndo so´lo una galerı´a 3D esta´ disponible. Otro me´todo, dado un preciso modelo 3D afronta una imagen poco frontal de la cara que puede ser transformada en una cara frontal. Esto es imposible de hacer exactamente usando una imagen simple que distorsiona las te´cnicas sin conocimiento de una rostro en 3D. Los me´todos mu´ltiples de reconocimiento aumentan la probabilidad de e´xito bajo una variedad amplia de condiciones de operacio´n.

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