×
安娜丽莎·佛朗哥；达里奥·马约；戴维·马尔托尼

基于三维模型监督子空间学习的二维人脸识别。 （英语） Zbl 1162.68606号

模式识别 41，第12号，3822-3833（2008）.
摘要：人脸识别的主要挑战之一是姿势和光照的变化，这严重影响了识别性能，最近的人脸识别大规模评估结果证实了这一点。本文提出了一种新的人脸识别技术，该技术基于3D模型和2D图像的联合使用，特别是在姿态和光照变化方面具有鲁棒性。在训练阶段（即注册）利用每个用户的3D模型生成大量2D图像，以表示具有不同姿势和照明的人脸虚拟视图。然后，使用这些图像在有监督的情况下学习构成用户模板的一组子空间。识别是通过将2D图像与模板进行匹配来实现的，不需要任何3D信息（既不需要图像也不需要人脸模型）。所进行的实验证实了该技术的有效性。

引用于2文件

MSC公司：

68吨10 模式识别、语音识别

关键词：

人脸识别；三维面模型；子空间学习

软件：

玛雅
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛A.Franco｝等人，《模式识别41》，编号123822-3833（2008；Zbl 1162.68606）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 赵伟。；Chellappa，R。；Phillips，P.J。；Rosenfeld，A.，《面部识别：文献调查》，ACM Compute。调查。，35, 4, 399-458 (2003)
[2] D.M.Blackburn，M.Bone，P.J.Phillips，FRVT 2000：评估报告，（2000）。\兰格；\）http://www.frvt.com/DLs/frvt_2000.pdf\（\rangle；\）；D.M.Blackburn，M.Bone，P.J.Phillips，FRVT 2000：评估报告，（2000）。\兰格；\）http://www.frvt.com/DLs/frvt_2000.pdf\（\rangle；\）
[3] P.J.Phillips、P.Grother、R.J.Micheals、D.M.Blackburn、E.Tabassi、M.Bone，《2002年面部识别供应商测试：评估报告》，2003年，（langle；）http://www.idsysgroup.com/ftp/FRVT_2002_Evaluation_Report.pdf\（\rangle；\）；P.J.Phillips、P.Grother、R.J.Micheals、D.M.Blackburn、E.Tabassi、M.Bone，《2002年面部识别供应商测试：评估报告》，2003年，（langle；）http://www.idsysgroup.com/ftp/FRVT_2002_Evaluation_Report.pdf\（\rangle；\）
[4] P.J.Phillips、W.T.Scruggs、A.J.O'Toole、P.J.Flynn、K.W.Bowyer、C.L.Schott、M.Sharpe、FRVT 2006和ICE 2006大规模结果，2007年http://www.frvt.org/FRVT2006/docs/FRVT2006和ICE2006LargeScaleReport.pdf\（\rangle；\）；P.J.Phillips、W.T.Scruggs、A.J.O'Toole、P.J.Flynn、K.W.Bowyer、C.L.Schott、M.Sharpe、FRVT 2006和ICE 2006大规模结果，2007年http://www.frvt.org/FRVT2006/docs/FRVT2006和ICE2006LargeScaleReport.pdf\（\rangle；\）
[5] D.Beymer，T.Poggio，《从一个例子看人脸识别》，载《计算机视觉国际会议论文集》，1995年，第500-507页。；D.Beymer，T.Poggio，《从一个例子看人脸识别》，摘自：《计算机视觉国际会议论文集》，1995年，第500-507页。
[6] Vetter，T。；Poggio，T.，线性对象类和基于单个示例图像的图像合成，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，19, 7, 733-742 (1997)
[7] W.Y.Zhao，R.Chellappa，基于SFS的鲁棒人脸识别视图合成，载《自动人脸和手势识别国际会议论文集》，2000年，第285-292页。；W.Y.Zhao，R.Chellappa，基于SFS的鲁棒人脸识别视图合成，载《自动人脸和手势识别国际会议论文集》，2000年，第285-292页。
[8] 乔治亚德斯，S。；Belhumeur，P.N。；Kriegman，D.J.，《从少到多：可变姿势和照明下识别的生成模型》，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，23, 6, 643-660 (2001)
[9] A.S.Georghiades，D.J.Kriegman，P.N.Belhumeur，《可变光照下识别用照明锥：人脸》，载《计算机视觉和模式识别会议论文集》，1998年，第52-58页。；A.S.Georghiades，D.J.Kriegman，P.N.Belhumeur，《可变光照下识别用照明锥：人脸》，载《计算机视觉和模式识别会议论文集》，1998年，第52-58页。
[10] 鲍耶，K.W。；Chang，K。；Flynn，P.，《3D和多模式人脸识别方法和挑战的调查》，计算。视觉图像理解，101，1，1-15（2006）
[11] A.Rama，F.Tarres，（\operatorname{P}^2\operatorname{CA}）；A.Rama，F.Tarres，\（\operatorname{P}^2\operatorname{CA}\）
[12] V.Blanz，P.Grother，P.J.Phillips，T.Vetter，基于非正面图像生成的正面视图的人脸识别，摘自：《计算机视觉和模式识别国际会议论文集》，2005年，第454-461页。；V.Blanz，P.Grother，P.J.Phillips，T.Vetter，基于非正面图像生成的正面视图的人脸识别，收录于：《计算机视觉和模式识别国际会议论文集》，2005年，第454-461页。
[13] 海塞尔，B。；Branz，V.，用于训练基于组件的人脸识别系统的变形模型，（Zhao，W.；Chellappa，R.，《人脸处理：高级建模和方法》（2005），Elsevier），439-462
[14] J.V.Kittler，A.Hilton，M.Hamouz，J.Illingworth，3D辅助人脸识别：3D成像、建模和识别方法的调查，载于：IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集，2005年，第114-120页。；J.V.Kittler，A.Hilton，M.Hamouz，J.Illingworth，3D辅助人脸识别：3D成像、建模和识别方法的调查，载于：IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集，2005年，第114-120页。
[15] 瓦拉迪，T。；马丁·R·R。；Cox，J.，《几何模型的逆向工程：导论》，《计算》。辅助设计。，29, 4, 255-268 (1997)
[16] 布朗，M.Z。；Burschka，D。；Hager，G.D.，《计算立体声进展》，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，25, 8, 993-1008 (2003)
[17] 张，R。；蔡，P.-S。；克莱尔，J。；Shah，M.，《阴影中的形状：调查》，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，21, 8, 690-706 (1999) ·Zbl 1316.94019号
[18] 卡斯皮，D。；北卡罗来纳州基里亚蒂。；Shamir，J.，自适应彩色结构光的距离成像，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，20, 5 (1998)
[19] 莫斯，J.P。；Linney，A.D。；研磨棒，S.R。；Mosse，C.A.，用于测量面部表面形态的激光扫描系统，光学。激光工程，10179-190（1989）
[20] D.Onofrio、S.Tubaro、A.Rama、F.Tarres，《致力于3D人脸数据库采集的四摄像头系统》，载于《沉浸式通信和广播系统研讨会论文集》，2005年。；D.Onofrio、S.Tubaro、A.Rama、F.Tarres，《致力于3D人脸数据库采集的四摄像头系统》，载于《沉浸式通信和广播系统研讨会论文集》，2005年。
[21] Autodesk Maya，\（\langle；\）http://www.autodesk.com/maya\（\rangle；\）；Autodesk Maya，\（\langle；\）http://www.autodesk.com/maya\（\rangle；\）
[22] Vasseur，P。；佩加德，C。；穆阿迪布，E。；Delahoche，L.，《使用几何准变量对三维物体进行索引和对齐》，机器人国际期刊，教育。研究机器人艺术。智力。，16, 651-658 (1998)
[23] 卡佩利，R。；Maio，D。；Maltoni，D.，模式表示和分类的多空间KL，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，23, 9, 977-996 (2001)
[24] Fukunaga，K.，《统计模式识别》（1990），学术出版社：圣地亚哥学术出版社·Zbl 0711.62052号
[25] 杨，M.-H。；克里格曼博士。；Ahuja，N.，《检测图像中的人脸：一项调查》，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，24, 1, 34-58 (2002)
[26] 打开CV，\（\langle；\）http://www.intel.com/technology/computing/opencv/\（\rangle；\）；打开CV，\（\langle；\）http://www.intel.com/technology/computing/opencv/\（\rangle；\）
[27] B.Weyrauch，J.Huang，B.Heisele，V.Blanz，基于组件的3D变形模型人脸识别，收录于：IEEE第一届视频人脸处理研讨会论文集，2004年。；B.Weyrauch，J.Huang，B.Heisele，V.Blanz，基于组件的3D变形模型人脸识别，收录于：IEEE第一届视频人脸处理研讨会论文集，2004年·Zbl 1050.68756号
[28] P.Viola，M.J.Jones，使用简单特征的增强级联快速目标检测，摘自：IEEE计算机视觉和模式识别国际会议论文集，第1卷，2001年，第511-518页。；P.Viola，M.J.Jones，使用简单特征的增强级联快速目标检测，收录于：IEEE计算机视觉和模式识别国际会议论文集，第1卷，2001年，第511-518页。
[29] R.Lienhart，J.Maydt，《用于快速目标检测的haar-like特征扩展集》，载于《IEEE图像处理国际会议论文集》，2002年第1卷，第900-903页。；R.Lienhart，J.Maydt，《用于快速目标检测的haar-like特征扩展集》，载于《IEEE图像处理国际会议论文集》，2002年第1卷，第900-903页。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。