Recently, 3D face recognition has g

Recently, 3D face recognition has gained attention in the face recognition community due to its inherent capability to overcome some of the traditional problems of 2D imagery such as pose and lighting variation [16] [20] [24].Commercial 3D acquisition devices can obtain a depth map (3D-shape) of the face. These usually require the user to be in very close proximity to the camera; additionally some devices will require the user to be still for several seconds for a good 3D model acquisition. In contrast 2D face acquisition can work from a distance and not require significant user co-operation. This is the trade-off with desiring to work with 3D shape data. One approach to address this issue is the 3D Morphable Model approach (3DMM) [14] which tries to recover a 3D face model from a 2D face image. 3DMM is an attractive method for handling different poses and illuminations effectively [12] [13] compared to other 3D face recognition approaches. However, this approach still requires significant ground-truth 3D face models for training the system and overall speed of rendering a 3D face takes several seconds. Other approaches to reconstruct the 3D-shape from 2D images of the face include Structure From Motion(SfM) [36]. A more comprehensive survey of recent 3D face recognition algorithms can be found at [63] [19] and the fusion of visual and thermal face recognition can be found at [38] reporting multi-model based face recognition systems lead to improved performance than single modality systems.

Kết quả (Việt) 1:

Gần đây, nhận dạng khuôn mặt 3D đã đạt được sự chú ý trong cộng đồng công nhận mặt do khả năng vốn có của mình để khắc phục một số trong những vấn đề truyền thống của các hình ảnh 2D chẳng hạn như đặt ra và ánh sáng biến thể [16] [20] [24].Thiết bị thương mại 3D mua hàng lại có thể có được một bản đồ chiều sâu (hình dạng 3D) của khuôn mặt. Những thường đòi hỏi người dùng phải rất gần với máy ảnh; Ngoài ra một số điện thoại sẽ yêu cầu người sử dụng vẫn còn trong một vài giây để mua lại mô hình 3D tốt. Ngược lại mua lại 2D khuôn mặt có thể làm việc từ xa và không yêu cầu người sử dụng quan trọng hợp tác. Đây là thương mại-off với mong muốn làm việc với 3D hình dạng dữ liệu. Một cách tiếp cận để giải quyết vấn đề này là cách tiếp cận Morphable mô hình 3D (3DMM) [14] mà cố gắng để phục hồi một mô hình 3D mặt từ một hình ảnh 2D khuôn mặt. 3DMM là một phương pháp hấp dẫn để xử lý khác nhau đặt ra và illuminations có hiệu quả [12] [13] so với các phương pháp tiếp cận nhận dạng khuôn mặt 3D. Tuy nhiên, cách tiếp cận này vẫn còn yêu cầu đáng kể sự thật đất mặt 3D mô hình đào tạo hệ thống và các tốc độ tổng thể của rendering một khuôn mặt 3D mất vài giây. Các phương pháp tiếp cận để tái tạo lại hình dạng 3D từ các hình ảnh 2D của mặt bao gồm cấu trúc từ Motion(SfM) [36]. Một cuộc khảo sát toàn diện hơn tại 3D mặt công nhận thuật toán có thể được tìm thấy tại [63] [19] và hợp nhất giữa nhận dạng khuôn mặt trực quan và nhiệt có thể được tìm thấy tại nhiều mô hình dựa trên mặt công nhận hệ thống dẫn đến cải thiện hiệu suất hơn hệ thống duy nhất phương thức dịch vụ báo cáo [38].

Kết quả (Việt) 2:

Gần đây, nhận dạng khuôn mặt 3D đã đạt được sự chú ý trong cộng đồng nhận dạng khuôn mặt do khả năng vốn có của mình để khắc phục một số vấn đề truyền thống của hình ảnh 2D như tư thế và sự biến đổi ánh sáng [16] [20] [24] .Commercial 3D thiết bị thu có thể thu được một bản đồ độ sâu (3D-shape) của khuôn mặt. Những thường yêu cầu người dùng phải rất gần với các máy ảnh; bổ sung một số thiết bị sẽ yêu cầu người dùng vẫn còn trong vài giây cho một mô hình 3D thu tốt. Ngược mặt mua lại 2D có thể làm việc từ xa và không yêu cầu người sử dụng hợp tác đáng kể. Đây là thương mại-off với mong muốn làm việc với các dữ liệu hình dạng 3D. Một cách tiếp cận để giải quyết vấn đề này là phương pháp 3D Morphable Model (3DMM) [14] mà cố gắng để khôi phục lại một mô hình khuôn mặt 3D từ một hình ảnh khuôn mặt 2D. 3DMM là một phương pháp hấp dẫn để xử lý những tư thế khác nhau và illuminations hiệu quả [12] [13] so với các phương pháp nhận dạng khuôn mặt 3D khác. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn đòi hỏi mặt đất thật mô hình 3D khuôn mặt đáng kể cho việc đào tạo các hệ thống và tốc độ tổng thể vẽ một khuôn mặt 3D mất vài giây. Cách tiếp cận khác để tái tạo lại hình dạng 3D từ hình ảnh 2D của khuôn mặt bao gồm kết cấu Từ Motion (SFM) [36]. Một cuộc khảo sát toàn diện hơn về các thuật toán nhận dạng khuôn mặt 3D gần đây có thể được tìm thấy tại địa chỉ [63] [19] và sự hợp nhất của thị giác và nhiệt nhận dạng khuôn mặt có thể được tìm thấy tại địa chỉ [38] báo cáo đa mô hình hệ thống nhận diện khuôn mặt dựa trên dẫn đến cải thiện hiệu suất hơn so với đơn hệ thống phương thức.