軟件截圖:
人類目標識別一直是一個活躍的研究領域在過去幾年中，有一個主要的重點放在自動檢測和面孔的靜止圖像和視頻的匹配，驗證和識別的目的。 2D面部對照系統的性能取決於它們的存在不敏感的關鍵因素，例如面部表情，化妝和老化性能，而主要有賴於外在因素如照度差異，相機的視角和場景的幾何形狀。然而，面對2D匹配的固有局限性的支持，有效的識別身份，應通過多生物識別技術獲得的信念。特別是，面而不是其外觀的解剖結構的幾何形狀的開發，具有算法和系統的三維面部對照定義已經在非常近幾年越來越多的研究領域。三維臉部識別系統的目標是使用附加的3D數據，以消除一些與2D識別系統相關的固有問題。例如，一個面的三維表面是不變的，以在照明條件的變化和使用此數據應由此識別系統，根據定義，照明不變的。此外，由於有可能登記數的3D模型，以鹼構成，這樣的系統也將是不變的視點（儘管到什麼程度取決於該三維模型頭部的完整性）。除了3D數據仍然可以捕獲紋理信息，從而使用所有可用的數據來指導識別過程。
代碼已經過測試GavabDB數據庫。 GavabDB是一個三維人臉數據庫。它含有549面部的三維表面的圖像。這些網格對應於不同的61個人（45男，16女）有9張圖像的每個人。總的個體是高加索人和他們的年齡為18至40歲之間和歲。每個圖像是由所述面部表面的連接點的三維網狀不紋理給出。該數據庫提供系統的變化相對於該姿勢和面部表情。
關鍵詞：Matlab的，來源，代碼，3D，臉，識別，驗證，模型，匹配，虛擬現實建模語言，VRML
要求：
Matlab的
評論沒有發現