3D Face Recognition System

تفصیل

انسانی ہدف کی شناخت گزشتہ برسوں میں ایک فعال تحقیقی شعبہ رہا ہے، جس میں تصدیق اور شناخت کے مقاصد کے لیے اسٹیل امیجز اور ویڈیوز میں چہروں کی خودکار شناخت اور مماثلت پر زیادہ زور دیا جاتا ہے۔ 2D چہرے سے مماثل نظاموں کی کارکردگی کا انحصار چہرے کے تاثرات، میک اپ اور عمر بڑھنے جیسے اہم عوامل سے غیر حساس ہونے کی ان کی صلاحیت پر ہے، لیکن بنیادی طور پر روشنی کے فرق، کیمرے کے نقطہ نظر اور منظر جیومیٹری جیسے بیرونی عوامل پر منحصر ہے۔ تاہم، 2D چہرے کے ملاپ کی موروثی حدود نے اس یقین کی حمایت کی ہے کہ شناخت کی مؤثر شناخت ملٹی بائیو میٹرک ٹیکنالوجیز کے ذریعے حاصل کی جانی چاہیے۔ خاص طور پر، چہرے کی جسمانی ساخت کی جیومیٹری کا اس کی ظاہری شکل کے بجائے استیصال، 3D چہرے کے ملاپ کے لیے الگورتھم اور سسٹمز کی تعریف کے ساتھ حالیہ برسوں میں تحقیق کا ایک بڑھتا ہوا شعبہ رہا ہے۔ 3D چہرے کی شناخت کے نظام کا مقصد 2D شناخت کے نظام سے وابستہ کچھ اندرونی مسائل کو ختم کرنے کے لیے اضافی 3D ڈیٹا استعمال کرنا ہے۔ مثال کے طور پر، چہرے کی 3D سطح روشنی کے حالات میں تبدیلیوں کے لیے متغیر ہوتی ہے اور اس لیے اس ڈیٹا کو استعمال کرنے والے شناختی نظام، تعریف کے لحاظ سے، الیومینیشن انویرینٹ ہونا چاہیے۔ مزید برآں، یہ دیکھتے ہوئے کہ بیس پوز میں متعدد 3D ماڈلز کو رجسٹر کرنا ممکن ہے، اس طرح کا نظام بھی نقطہ نظر کا متضاد ہوگا (حالانکہ کس حد تک 3D ہیڈ ماڈل کی مکملیت پر منحصر ہے)۔ 3D ڈیٹا کے علاوہ ساخت کی معلومات کو حاصل کرنا اور اس طرح شناخت کے عمل کی رہنمائی کے لیے تمام دستیاب ڈیٹا کو استعمال کرنا ممکن رہتا ہے۔

GavabDB ڈیٹا بیس پر کوڈ کا تجربہ کیا گیا ہے۔ GavabDB ایک 3D چہرہ ڈیٹا بیس ہے۔ اس میں چہرے کی سطحوں کی 549 تین جہتی تصاویر ہیں۔ یہ میشیں 61 مختلف افراد (45 مرد اور 16 خواتین) سے مطابقت رکھتی ہیں جن میں ہر فرد کے لیے 9 تصاویر ہیں۔ تمام افراد کاکیشین ہیں اور ان کی عمریں 18 سے 40 سال کے درمیان ہیں۔ ہر تصویر بغیر ساخت کے چہرے کی سطح کے جڑے ہوئے 3D پوائنٹس کے میش کے ذریعے دی گئی ہے۔ ڈیٹا بیس پوز اور چہرے کے تاثرات کے حوالے سے منظم تغیرات فراہم کرتا ہے۔

اشاریہ کی شرائط: Matlab، ماخذ، کوڈ، 3D، چہرہ، شناخت، تصدیق، ماڈل، مماثلت، ورچوئل، حقیقت، ماڈلنگ، زبان، vrml۔