Three-dimensional face recognition (3D face recognition) is a modality of facial recognition methods in which the three-dimensional geometry of the human face is used. It has been shown that 3D face recognition methods can achieve significantly higher accuracy than their 2D counterparts, rivaling fingerprint recognition. 3D face recognition is still an active research field, though several vendors offer commercial solutions.
| Attributes | Values |
|---|
| rdfs:label
| - التعرف على الوجه بتقنية ثلاثي الأبعاد (ar)
- 3次元顔認識 (ja)
- Three-dimensional face recognition (en)
|
| rdfs:comment
| - 3次元顔認識（英語: Three-dimensional face recognition）とは、人間の顔を3次元で認識する顔認識システムである。2次元の場合よりも劇的に正確さが向上し、指紋認証に匹敵するレベルになるとされている。 (ja)
- التعرف على الوجوه ثلاثي الأبعاد (Three-dimensional face recognition) أو ما يعرف اختصارات باللغة الإنجليزية 3D face recognition هو أسلوب من أساليب التعرف على الوجه يتم فيه استخدام الهندسة ثلاثية الأبعاد لوجه الإنسان. لقد ثبت أن طرق التعرف على الوجوه ثلاثية الأبعاد يمكن أن تحقق دقة أعلى بكثير من نظيراتها ثنائية الأبعاد، مما يضاهي التعرف على بصمات الأصابع. مؤخرا نفذت الحلول التجارية إدراك العمق من خلال إسقاط شبكة على الوجه ودمج التقاط الفيديو لها في نموذج ثلاثي الأبعاد عالي الدقة. يتيح ذلك دقة التعرف الجيدة مع المكونات منخفضة التكلفة الجاهزة. (ar)
- Three-dimensional face recognition (3D face recognition) is a modality of facial recognition methods in which the three-dimensional geometry of the human face is used. It has been shown that 3D face recognition methods can achieve significantly higher accuracy than their 2D counterparts, rivaling fingerprint recognition. 3D face recognition is still an active research field, though several vendors offer commercial solutions. (en)
|
| dcterms:subject
| |
| Wikipage page ID
| |
| Wikipage revision ID
| |
| Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
| Link from a Wikipage to an external page
| |
| sameAs
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| has abstract
| - التعرف على الوجوه ثلاثي الأبعاد (Three-dimensional face recognition) أو ما يعرف اختصارات باللغة الإنجليزية 3D face recognition هو أسلوب من أساليب التعرف على الوجه يتم فيه استخدام الهندسة ثلاثية الأبعاد لوجه الإنسان. لقد ثبت أن طرق التعرف على الوجوه ثلاثية الأبعاد يمكن أن تحقق دقة أعلى بكثير من نظيراتها ثنائية الأبعاد، مما يضاهي التعرف على بصمات الأصابع. تتمتع تقنية التعرف على الوجوه ثلاثية الأبعاد بإمكانية تحقيق دقة أفضل من نظيرتها ثنائية الأبعاد عن طريق قياس هندسة الميزات الصلبة على الوجه. يؤدي ذلك إلى تجنب مخاطر خوارزميات التعرف على الوجوه ثنائية الأبعاد مثل التغيير في الإضاءة وتعبيرات الوجه المختلفة والمكياج واتجاه الرأس. هناك طريقة أخرى تتمثل في استخدام النموذج ثلاثي الأبعاد لتحسين دقة التعرف على الصور التقليدية عن طريق تحويل الرأس إلى عرض معروف. بالإضافة إلى ذلك، تحصل معظم الماسحات الضوئية ثلاثية الأبعاد على شبكة ثلاثية الأبعاد والنسيج المقابل. يسمح ذلك بدمج ناتج المطابقات ثلاثية الأبعاد الخالصة مع خوارزميات التعرف على الوجوه ثنائية الأبعاد التقليدية، مما يؤدي إلى الحصول على أداء أفضل (كما هو موضح في FRVT 2006). يتمثل الحدود التكنولوجية الرئيسية لأساليب التعرف على الوجوه ثلاثية الأبعاد في الحصول على صورة ثلاثية الأبعاد، والتي تتطلب عادةً كاميرا ذات نطاق. بدلاً من ذلك، يمكن استخدام صور متعددة من زوايا مختلفة من كاميرا شائعة (مثل كاميرا الويب ) لإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد مع معالجة رقمية لاحقة مهمة. (انظر الحصول على البيانات ثلاثية الأبعاد وإعادة بناء الكائن.) وهذا أيضًا سبب لظهور طرق التعرف على الوجوه ثلاثية الأبعاد بشكل ملحوظ (في أواخر الثمانينيات) عن الطرق الصور ثنائية الأبعاد. مؤخرا نفذت الحلول التجارية إدراك العمق من خلال إسقاط شبكة على الوجه ودمج التقاط الفيديو لها في نموذج ثلاثي الأبعاد عالي الدقة. يتيح ذلك دقة التعرف الجيدة مع المكونات منخفضة التكلفة الجاهزة. لا يزال التعرف على الوجوه ثلاثية الأبعاد مجالًا بحثيًا نشطًا، على الرغم من أن العديد من البائعين يقدمون حلولًا تجارية. (ar)
- Three-dimensional face recognition (3D face recognition) is a modality of facial recognition methods in which the three-dimensional geometry of the human face is used. It has been shown that 3D face recognition methods can achieve significantly higher accuracy than their 2D counterparts, rivaling fingerprint recognition. 3D face recognition has the potential to achieve better accuracy than its 2D counterpart by measuring geometry of rigid features on the face. This avoids such pitfalls of 2D face recognition algorithms as change in lighting, different facial expressions, make-up and head orientation. Another approach is to use the 3D model to improve accuracy of traditional image based recognition by transforming the head into a known view. Additionally, most 3D scanners acquire both a 3D mesh and the corresponding texture. This allows combining the output of pure 3D matchers with the more traditional 2D face recognition algorithms, thus yielding better performance (as shown in FRVT 2006). The main technological limitation of 3D face recognition methods is the acquisition of 3D image, which usually requires a range camera. Alternatively, multiple images from different angles from a common camera (e.g. webcam) may be used to create the 3D model with significant post-processing. (See 3D data acquisition and object reconstruction.) This is also a reason why 3D face recognition methods have emerged significantly later (in the late 1980s) than 2D methods. Recently commercial solutions have implemented depth perception by projecting a grid onto the face and integrating video capture of it into a high resolution 3D model. This allows for good recognition accuracy with low cost off-the-shelf components. 3D face recognition is still an active research field, though several vendors offer commercial solutions. (en)
- 3次元顔認識（英語: Three-dimensional face recognition）とは、人間の顔を3次元で認識する顔認識システムである。2次元の場合よりも劇的に正確さが向上し、指紋認証に匹敵するレベルになるとされている。 (ja)
|
| prov:wasDerivedFrom
| |
| page length (characters) of wiki page
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
| is Wikipage redirect
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)