Ocena jakościowa punktów charakterystycznych twarzy w procesie rozpoznawania

• Autorzy: Sebastian Pabiasz

Warianty tytułu

Qualitative Assessment of Facial Landmarks in the Recognition Process

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu jest analiza dwóch zbiorów punktów charakterystycznych twarzy oraz zbadanie ich skuteczności na dużym zbiorze danych. Przedstawiono dwie metody ekstrakcji punktów charakterystycznych twarzy. Pierwsza bazuje na zmiennej liczbie punktów dobieranych automatycznie, druga bazuje na predefiniowanej siatce, wzorowanej na punktach antropometrycznych. Obydwie metody wykorzystują sieci neuronowe typu SOM. (abstrakt oryginalny)

EN

The purose of this article is to analyze two sets of facial landmarks and to test their effectiveness on a large set of data. Two methods of extracting characteristic points of the face are presented. The first one is based on a variable number of automatically selected points, the second one is based on a predefined grid modeled on anthropometric points. Both methods use SOM-type neural networks. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Biometria; Zbieranie danych; Analiza danych; Obrazy cyfrowe

EN

Biometry; Data collection; Data analysis; Digital images

• Czasopismo: Management and Quality
• Rocznik: 2022
• Tom: 4
• Numer: nr 4
• Strony: 261--267

Twórcy

autor

Sebastian Pabiasz

• Politechnika Śląska

Bibliografia

• Lei, Y., Bennamoun, M., Hayat, M., Guo, Y. (2014), An efficient 3D face recognition approach using local geometrical signatures. Pattern Recogn. 47(2), 509-524 (2014)
• Li, H., Huang, D., Morvan, J.M., Wang, Y., Chen, L., (2015) Towards 3d face recognition in the real: a registration-free approach using fine-grained matching of 3d keypoint descriptors. Int. J. Comput. Vis. 113(2), 128-142
• Pabiasz, S., Starczewski, J.T., Marvuglia, A.,(2014), A new three-dimensional facial landmarks in recognition. In: Rutkowski, L., Korytkowski, M., Scherer, R., Tadeusiewicz, R., Zadeh, L.A., Zurada, J.M. (eds.) ICAISC, Part II. LNCS, vol. 8468, pp. 179-186. Springer, Heidelberg
• Faltemier, T., Bowyer, K., Flynn, P., 2008, Rotated profile signatures for robust 3d feature detection. In: 8th IEEE International Conference on Automatic Face Gesture Recognition, FG 2008, pp. 1-7
• Starczewski, J.T., Nieszporek, K., Wróbel, M., Grzanek, K. (2018). A Fuzzy SOM for Understanding Incomplete 3D Faces. In: Rutkowski, L., Scherer, R., Korytkowski, M., Pedrycz, W., Tadeusiewicz, R., Zurada, J. (eds) Artificial Intelligence and Soft Computing. ICAISC 2018. Lecture Notes in Computer Science(), vol 10842. Springer, Cham.
• A. Locher, M. Perdoch, H. Riemenschneider and L. Van Gool, 2016, "Mobile phone and cloud - A dream team for 3D reconstruction," IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2016, pp. 1-8, doi: 10.1109/WACV.2016.7477629.
• O. Muratov, Y. Slynko, V. Chernov, M. Lyubimtseva, A. Shamsuarov and V. Bucha, 2016, "3D Reconstruction for a Smartphone," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2016, pp. 893-900, doi: 10.1109/CVPRW.2016.116.
• X. Yang et al.,2020, "Mobile3DRecon: Real-time Monocular 3D Reconstruction on a Mobile Phone," in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 26, no. 12, pp. 3446-3456, doi: 10.1109/TVCG.2020.3023634.