Rapid stereo-vision enhanced face recognition

Abstract

This paper presents a real-time face recognition system. The system uses a stereo camera to locate, track, and recognize a person's face. Our algorithm improves state-of-the-art monocular 2D object recognition techniques by additionally considering the facial 3D surface, which is relatively stable under different lighting conditions. First, faces are detected and their surfaces are reconstructed from the stereo images. Afterwards, a 3D face is composed by joining 2D image data and appropriate depth data. The 3D face is then decomposed into its principal components. The principal components are used to recognize a 3D face by comparing characteristics of the current face to those of known individuals in a database. The result is an efficient and accurate face recognition algorithm. To evaluate our approach, we compared its performance to a classical monocular face recognition algorithm and observed that the recognition rate increased on average by 7.7 percent.

Face-based recognition techniques: proposals for the metrological characterization of global and feature-based approaches

“…eye contour) while face areas of scarce biometric interest are neglected (such as the chin surfaces). Many different codes have been developed to analyze images and automatically extract relevant feature positions from them (see for example [23][24][25] or [1] for a review). Among these, the active appearance model (AAM) [20] algorithm proved to be particularly promising and was therefore used in this work.…”

A Fast and Accurate Face Detection and Tracking Method by using Depth Information

“…이러한 방법으로는 주성분 분석에 의해 생 성되는 고유얼굴(eigen face)을 이용하는 방법 [12,13] , 신경망과 서포트 벡터 머신(support vector machine)을 이용하는 방법 [14] [20,22] . 그리고 기존에 2차원 영 상을 사용하던 방법과는 달리 3차원적 정보를 사용 하기 위하여 3차원적 움직임 [23,24] 이나 스테레오 매 칭에 의한 변이값 [25,26] 을 사용하는 방법들도 연구되 었다. 또한 최근에는 깊이카메라 [26] 또는 Microsoft 사의 Kinect [27] 을 이용하여 깊이 정보를 실시간으로 획득할 수 있기 때문에 이들로부터 획득된 깊이정 보를 얼굴검출 및 추적에 직접 사용하는 연구도 진 행되고 있다 [28,29] .…”

“…그리고 기존에 2차원 영 상을 사용하던 방법과는 달리 3차원적 정보를 사용 하기 위하여 3차원적 움직임 [23,24] 이나 스테레오 매 칭에 의한 변이값 [25,26] 을 사용하는 방법들도 연구되 었다. 또한 최근에는 깊이카메라 [26] 또는 Microsoft 사의 Kinect [27] 을 이용하여 깊이 정보를 실시간으로 획득할 수 있기 때문에 이들로부터 획득된 깊이정 보를 얼굴검출 및 추적에 직접 사용하는 연구도 진 행되고 있다 [28,29] . [28] …”

The Problem of Face recognition in Psychology and Artificial Intelligence

“…Алгоритмы распознавания лиц впервые были представлены в 60-х годах 20 века в геометрических элементах и применялись в целях обнаружения лица и идентификации человека [38]. Уже в начале 70-х годов появилась автоматизированная система распознавания лиц, в которой точки маркера (положение глаз, ушей, носа и др.)…”