Rasheva, Zlatka (2011)
Detektion von Merkmalen in 3D-Gesichtsrekonstruktionen.
Technische Universität Darmstadt
Bachelorarbeit, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
In der biometrischen Gesichtserkennung kommen 3D - Rekonstruktionssysteme zum Einsatz, die eine berührungslose Erfassung der Gesichtsform mit einer großen Menge an 3D Punkten erlauben. Zur effektiven Verarbeitung dieser Daten ist eine semantische Zuordnung von Messpunkten zu der bekannten anatomischen Struktur des Gesichts erforderlich. Im Bereich der Anthropometrie und in technischen Standards sind Landmarken auf der Gesichtsoberfläche definiert, die sich an dieser Struktur orientieren und die Form und Variabilität des Gesichts beschreiben. In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt das für 3D-Rekonstruktionen von beliebigen Gesichtern eine automatisierte Detektion von 11 solcher Landmarken durch Nutzung intrinsischer Oberflächenparameter ermöglicht. Die Landmarkenlokalisierung erfolgt durch Anpassung eines allgemeinen Landmarkenmodells, das auf den lokalen Krümmungseigenschaften der Landmarken basiert. Die Krümmungsanalyse der Oberfläche erfolgt mit Hilfe der eingebetteten Weingartenmatrix und die Krümmungsähnlichkeit wird als Übereinstimmungskriterium der Oberflächenpartien verwendet. Um die Funktionalität und Robustheit des Verfahrens zu überprüfen, wurden Versuche durchgeführt, in den getestet wurde, ob in verschiedenen Gesichtsrekonstruktionen derselben Person die lokalisierte Positionen der Landmarken Übereinstimmen und ob die Variation der Startposition der Suche einen signifikanten Einfluss auf die Effizienz der Lokalisierung hat. Für die Landmarken in Bereichen, die sich mit einem gleichmäßigen Krümmungsverlauf charakterisieren, werden dieselben Merkmalspunkte lokalisiert, auch unabhängig vom Anfangspunkt. In Landmarkenumgebungen mit einer ungleichförmigen Oberflächenbeschaffenheit dagegen, können sich Störungen in den Eingabedaten signifikant auf die Ergebnisse auswirken. Im Allgemeinen ist die Detektion von 3 bis 5 Landmarken in jeder Gesichtsrekonstruktion erfolgreich, wobei bei den restlichen das Ergebnis von der Empfindlichkeit der Krümmungsapproximation gegenüber Messstörungen, in Abhängigkeit von der Oberflächenstruktur, beeinflusst wird.
| Typ des Eintrags: | Bachelorarbeit |
|---|---|
| Erschienen: | 2011 |
| Autor(en): | Rasheva, Zlatka |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Detektion von Merkmalen in 3D-Gesichtsrekonstruktionen |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2011 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | In der biometrischen Gesichtserkennung kommen 3D - Rekonstruktionssysteme zum Einsatz, die eine berührungslose Erfassung der Gesichtsform mit einer großen Menge an 3D Punkten erlauben. Zur effektiven Verarbeitung dieser Daten ist eine semantische Zuordnung von Messpunkten zu der bekannten anatomischen Struktur des Gesichts erforderlich. Im Bereich der Anthropometrie und in technischen Standards sind Landmarken auf der Gesichtsoberfläche definiert, die sich an dieser Struktur orientieren und die Form und Variabilität des Gesichts beschreiben. In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt das für 3D-Rekonstruktionen von beliebigen Gesichtern eine automatisierte Detektion von 11 solcher Landmarken durch Nutzung intrinsischer Oberflächenparameter ermöglicht. Die Landmarkenlokalisierung erfolgt durch Anpassung eines allgemeinen Landmarkenmodells, das auf den lokalen Krümmungseigenschaften der Landmarken basiert. Die Krümmungsanalyse der Oberfläche erfolgt mit Hilfe der eingebetteten Weingartenmatrix und die Krümmungsähnlichkeit wird als Übereinstimmungskriterium der Oberflächenpartien verwendet. Um die Funktionalität und Robustheit des Verfahrens zu überprüfen, wurden Versuche durchgeführt, in den getestet wurde, ob in verschiedenen Gesichtsrekonstruktionen derselben Person die lokalisierte Positionen der Landmarken Übereinstimmen und ob die Variation der Startposition der Suche einen signifikanten Einfluss auf die Effizienz der Lokalisierung hat. Für die Landmarken in Bereichen, die sich mit einem gleichmäßigen Krümmungsverlauf charakterisieren, werden dieselben Merkmalspunkte lokalisiert, auch unabhängig vom Anfangspunkt. In Landmarkenumgebungen mit einer ungleichförmigen Oberflächenbeschaffenheit dagegen, können sich Störungen in den Eingabedaten signifikant auf die Ergebnisse auswirken. Im Allgemeinen ist die Detektion von 3 bis 5 Landmarken in jeder Gesichtsrekonstruktion erfolgreich, wobei bei den restlichen das Ergebnis von der Empfindlichkeit der Krümmungsapproximation gegenüber Messstörungen, in Abhängigkeit von der Oberflächenstruktur, beeinflusst wird. |
| Freie Schlagworte: | Business Field: Digital society, Research Area: Generalized digital documents, Face feature detection, Feature matching, Feature measurements, 3D Face recognition |
| Zusätzliche Informationen: | 43 S. |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Graphisch-Interaktive Systeme |
| Hinterlegungsdatum: | 12 Nov 2018 11:16 |
| Letzte Änderung: | 12 Nov 2018 11:16 |
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