ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
42
мер, лазерной подсветки). Таким образом, можно реконструировать
лица людей, находящихся на больших расстояниях от камер.
Рис. 1. Система реконструкции и распознавания лица
После реконструкции лиц по каждой паре снимков два получен-
ных поля 3D-точек объединяются. Это не требует никаких дополни-
тельных процедур выравнивания яркости изображения за счет того,
что для каждой из четырех камер выполняется внутренняя и внешняя
калибровка.
3
D-распознавание лица
включает в себя [7, 8]:
–
быстрое сравнение изображений лица по базе данных с исполь-
зованием вектора признаков лица небольшой длины;
–
уточнение результата по отобранным из базы данных несколь-
ким наиболее похожим изображениям.
В системе 3D-распознавания лица компании «Вокорд» также мо-
жет использоваться приведение 3D-поверхности лица к форме, более
устойчивой при мимических искажениях. После получения 3D-
модели лица рассчитывается набор биометрических признаков по
форме лица.
2
D-распознавание лица по его текстуре
осуществляется по син-
тетическому изображению лица, полученному путем накладывания
текстуры на 3D-поверхность лица и «доворачивания» лица до фрон-
тального ракурса. Далее выравнивается яркость изображения и экс-
периментально приводится к заданному уровню на достаточно боль-
шой выборке изображений. Чтобы распознать изображение, приме-
няется набор классификаторов. Выходы отдельных классификаторов
(
выдаваемые ими вероятности совпадения двух изображений лиц на