سیستم تشخیص چهره
روش‌های تشخیص چهره > روش تشخیص سه‌بعدی

در تکنیک تشخیص چهره سه بعدی از حسگرهای سه بعدی برای گرفتن اطلاعات در مورد شکل صورت استفاده می‌شود.
سپس از این اطلاعات برای شناسایی ویژگی‌های متمایز سطح صورت مانند کانتور حفره‌های چشم، بینی و چانه استفاده می‌شود. یکی از مزایای تشخیص چهره سه بعدی این است که مانند سایر تکنیک‌ها تحت تأثیر تغییرات نور، استفاده از آرایش، و زاویهٔ عکس گرفته شده، قرار نمی‌گیرد. البته تأثیر حالت‌های چهره همچنان یک چالش هست. اما می‌تواند چهره را از طیف وسیعی از زاویه دید، از جمله نمای نمایه شناسایی کند. نشان داده شده است که تشخیص سه‌بعدی به شدت دقت تشخیص را نسبت به روش‌های دوبعدی معادل خود بالا می‌برد. همچنین می‌توان از مدل سه‌بعدی استفاده کرد تا تشخیص چهرهٔ دوبعدی را با تغییر زاویهٔ فعلی به زاویه‌ای که مدل آن را بهتر تشخیص می‌دهد، با دقت بالاتری صورت گیرد.
تحقیقات تشخیص چهره سه بعدی با تولید حسگرهای پیچیده‌ای که نور ساختاری را بر روی صورت انجام می‌دهند، امکان‌پذیر است. تکنیک تطبیق سه بعدی به عبارات حساس است، بنابراین محققان در Technion از ابزارهای هندسه متریک برای درمان عبارات به عنوان ایزومتری استفاده کردند. یک روش جدید برای گرفتن تصاویر سه بعدی از چهره‌ها از سه دوربین ردیابی استفاده می‌کند که از زوایای مختلف نشان داده می‌شوند. یک دوربین در جلو سوژه قرار دارد، دوربین دوم به طرف و دوربین سوم به صورت زاویه دار. همه این دوربین‌ها با هم کار می‌کنند بنابراین می‌تواند صورت سوژه را در زمان واقعی ردیابی کند و قادر به تشخیص و تشخیص چهره باشد. اما همین مسئله همچنان یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های تشخیص سه‌بعدی باقی مانده است. روش دیگری که اخیراً برای حل این مشکل ارائه شده است، استفاده از دیدگاه عمیق است که با برانداختن یک مش بر روی چهره و ضبط یک ویدیو از آن، یک مدل سه بعدی با کیفیت بالا ارائه می‌دهد.
به صورت کلی، یک سیستم تشخیص چهره سه بعدی، چهار بخش دارد. ابتدا به دست آوردن دیتا، پیش پردازش، استخراج ویژگی و نهایتاً دسته‌بندی ویژگی‌ها برای پروسه مد نظر می‌باشد. همان‌طور که قبلتر ذکر شد، این دادهٔ سه بعدی را می‌توان به روش‌های مختلفی همچون استفاده از اسکن کنندهٔ لیزری، استفاده از چند دوربین، استفاده از یک دوربین با یک پروژکتور نوری به دست آورد. که نتیجه یک مدل یا «عکس بازه‌ای» می‌شود با پیکسل‌هایی که فاصله هر نقطه صورت را از دوربین ضبط کرده‌اند. بدیهتا کیفیت این داده وابسته به ابزار تولید و ضبط می‌باشد. بعد از به دست آوردن دادهٔ اولیه، پیش پردازش شروع می‌شود و روش‌هایی همچون «حذف اختلالات»، «پر کردن نقاط خالی»، «صاف کردن» و… انجام می‌گیرد تا داده‌ها منظم تر شوند. سپس تعدادی از ویژگی‌های صفحه که اطلاعات کافی را برای تشخیص به ما می‌دهند انتخاب شده و می‌توانند محلی یا جهانی باشند. این ویژگی‌ها عموماً به فرم فاصله بین نقاط سطح، خمیدگی سطح، و ویژگی‌های هندسی دیگر می‌باشند. در انتخاب این ویژگی‌ها مهم است که به ژست وابسته نباشند. در مرحلهٔ نهایی که دسته‌بندی ویژگی‌ها می‌باشد معمولاً از الگوریتم‌های برداری همچون SVM, NN, PCA, LDA یا روش‌های آماری استفاده می‌شود. هنگامی که مدل آموزش داده شود، با داشتن پارامترهای فعلی اش و چهره‌هایی که می‌شناسد، می‌تواند تشخیص بدهد که چهره‌های جدیدی که می‌بیند را از قبل دیده یا نه.
نرم‌افزارها و وبسایت‌های زیادی مربوط به این حوزه در دسترس عموم قرار دارند. بدیهی است که ساخت یک چهرهٔ سه‌بعدی اهمیت زیادی در تشخیص و آنالیز چهره دارد. برای مثال، در سامانه سنتز سه‌بعدی چهره، می‌توان تنها با استفاده از یک عکس دوبعدی، چهرهٔ سه‌بعدی را ساخت و ژست‌ها و حالات مختلف را در آن اعمال کرد. ویژگی‌های آن به صورت خلاصه، گرفتن ورودی اولیه که یک عکس دو بعدی با حالات متفاوت، ساخت مدل سه‌بعدی، ساخت چهره در ژست‌ها و حالات مختلف، و توانایی ساخت عکس با کیفیت‌های بالاتر می‌باشد. کاربردهای آن فراتر از تشخیص چهره با دقت بالاتر، شامل ساخت عکس‌های متفاوت از شخص مدنظر با داشتن تنها یک عکس، ساخت پایگاه‌های داده بیشتر با استفاده از تکنیک افزایش داده و… می‌باشد.
مدل سه‌بعدی چهره انسان