«3D Face Modeling, Analysis and Recognition» представляет методологии для анализа форм поверхностей лица, разрабатывает вычислительные инструменты для анализа 3D-данных лица и иллюстрирует их с помощью современных приложений. Выбранные методологии основаны на эффективных представлениях, метриках, сравнениях и классификациях особенностей, которые особенно актуальны в контексте 3D-измерений человеческих лиц. Эти структуры имеют долгосрочную полезность в анализе лица, принимая во внимание ожидаемые улучшения в сборе данных, хранении данных, скорости обработки и сценариях применения по мере развития дисциплины.
Книга охватывает получение лица с помощью 3D-сканеров и предварительную обработку 3D-лица, прежде чем рассмотреть три основных подхода к анализу и распознаванию поверхности 3D-лица: кривые лица; особенности поверхности лица; и 3D-модели, способные к изменению формы. Хотя основное внимание этих глав уделяется основам и методологиям, представленные алгоритмы тестируются на данных биометрии лица, тем самым постоянно показывая, как методы могут быть применены.
Основные особенности:
-
Исследует лежащую в основе математику и применит эти математические методы к анализу и распознаванию 3D-лица.
-
Охватывает широкий спектр приложений, включая биометрию, судебные приложения, анализ выражений лица и подгонку модели к 2D-изображениям.
-
Содержит многочисленные упражнения и алгоритмы во всей книге.
Книга «Моделирование, анализ и распознавание трёхмерных лиц» автора Ануджри Сарвастава обучает методикам анализа черт поверхности лица, разрабатывает методы вычисления данных трёхмерных черт лица и иллюстрирует их с использованием современных приложений. Методики основаны на эффективном представлении, метриках, сравнениях и классификации особенностей, которые особенно важны при анализе трёхмерных измерений человеческих лиц с учётом эффективного сбора данных, хранения данных, скорости обработки и сценариев применения, которые ожидаются по мере развития этой дисциплины. Книга охватывает сюжет получения лица с помощью трёхмерных сканеров и предварительной обработки трёхмерных черт лицевого предразморами, перед рассмотрением трёх основных подходов к анализу и распознаванию черт поверхности трёхмерного лица: кривые лица; особенности лицевой поверхности; и трёхмерные модели преобразований. Хотя фокус этих глав лежит в основе и методиках, представленные алгоритмы проверяются на биометрических данных лица, тем самым постоянно показывая, как методы можно применять . Ключевые аспекты: Изучение фундаментальной математики и применение этих математических технологий в анализе и распознавании трёхмерных черт лиц; Покрытия широкого спектра приложений, включая биометрию, судебные приложения, анализ выражений лица и тригонометрическую подгонку к двухмерным изображениям; Множество упражнений и алгоритмов, изложенных в книге.
Электронная Книга «3D Face Modeling, Analysis and Recognition» написана автором Anuj Srivastava в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118592649
Описание книги от Anuj Srivastava
3D Face Modeling, Analysis and Recognition presents methodologies for analyzing shapes of facial surfaces, develops computational tools for analyzing 3D face data, and illustrates them using state-of-the-art applications. The methodologies chosen are based on efficient representations, metrics, comparisons, and classifications of features that are especially relevant in the context of 3D measurements of human faces. These frameworks have a long-term utility in face analysis, taking into account the anticipated improvements in data collection, data storage, processing speeds, and application scenarios expected as the discipline develops further. The book covers face acquisition through 3D scanners and 3D face pre-processing, before examining the three main approaches for 3D facial surface analysis and recognition: facial curves; facial surface features; and 3D morphable models. Whilst the focus of these chapters is fundamentals and methodologies, the algorithms provided are tested on facial biometric data, thereby continually showing how the methods can be applied. Key features: • Explores the underlying mathematics and will apply these mathematical techniques to 3D face analysis and recognition • Provides coverage of a wide range of applications including biometrics, forensic applications, facial expression analysis, and model fitting to 2D images • Contains numerous exercises and algorithms throughout the book
