3D face recognition from shape information based on 3D surface registration

Abstract

ÖZET 3B YÜZEY ÇAKIŞTIRMA TABANLI ŞEKİL BİLGİSİNDEN 3B YÜZ TANIMA Yüz tanıma teknikleri son yıllarda büyük gelişmeler göstermiştir. Her ne kadar iki boyutlu imge tabanlı yüz tanıma algoritmalarında önemli ilerlemeler kaydedildiyse de, ışıklandırma, poz ve ifade farklılıklarından doğan sorunlar hala çözülebilmiş durumda değildir. Bu tür sorunları çözmenin diğer bir yaklaşımı ise şekil bilgisinin mevcut olduğu üç boyutlu yüz bilgisinden yararlanmak olabilir. Bu çalışmada üç boyutlu yüz tanıma algoritmalarında kullanılmak amacıyla insan yüzü şekil bilgisini ifade eden iki algoritma önerilmiştir. Bu algoritmaların ilkinde yüzler örtük polinomlar ve değişmezleri ile temsil edilip tanıma işlemi bu polinomlardan çıkarılan öznitelikler ile yapılmaktadır. Nokta Kümesi Farkı olarak adlandırılan ikinci yaklaşım ise çehresel yüzeylerin çakıştırılması ve yoğun nokta eşleştirmesine dayalıdır. Bu algoritmaların tanıma performansları diğer şekil tanımlayıcılarmmkilerle karşı- laştırılmıştır. Deneylerimiz, çakıştırma tabanlı yaklaşımın 30 kişilik gürültüsüz bir ver- itabanmda yüzde 98.9, 106 kişilik gürültülü bir veritabanında ise yüzde 93 oranında tanıma başarımı gösterdiğini ve ön işleme ve öznitelik çıkarma işlemlerinin diğer algorit malardan daha hızlı olduğunu göstermiştir. Ayrıca çakıştırma algoritmasının çıktıları Nokta Dağılım Modelleri gibi istatistiksel şekil değişikliği analizlerinde kullanılmaya hazırdır. Ayrıca, bir öznitelik seçme işlemi yüzün hangi bölgelerinin tanımada önemli olduğu-nu incelemek için uygulanmış ve sonuçlar ağız bölgelerinin tanımada pek etkin olmadığını, yüzün üst bölgesinin ise önemli bir rol üstlendiğini ortaya koymuştur.

IV ABSTRACT 3D FACE RECOGNITION FROM SHAPE INFORMATION BASED ON 3D SURFACE REGISTRATION Face recognition techniques have shown a great improvement in the last decades. Although important advances have been realized on image based 2D face recognition algorithms, there still remains some challenges to deal with like illumination, pose and expression variations. A convenient way to deal with these problems would be to utilize 3D information where the shape information of faces is directly available. In this work, we propose two different methods to represent shape information of human faces to be used in a three dimensional face recognition system. The first one describes the faces with implicit polynomials and their invariants. The second approach, called the Point Set Distance method, is based on the registration of facial surfaces and establishment of point-to-point dense correspondence. The recognition performances of the algorithms are compared with other shape descriptors and our results show that the surface description method based on reg istration produces yields classification results as good as 98.9 per cent on noise- free database consisting of 30 people and 93 per cent on a noisy database of 106 people. The preprocessing and feature extraction steps are performed faster than the existing methods and the outputs of the registration process are ready to be used for statistical purposes such as Point Distribution Models or other shape variation analysis. A feature selection method is also implemented to investigate the importance of different facial regions in the human 3D face recognition process. Results have shown that the upper part of the faces plays a crucial role.