Автоматизированная система реконструирования и анализа текстурированных 3D моделей человеческих лиц

• Автор: Де Ванса Викрамаратне, Виктор Клементович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 189 с. : ил.

Введение

Глава 1 Современное состояние проблемы реконструирования моделей человеческих лиц.1

1.1 Анализ областей применения реконструированных моделей человеческих лиц

1.1.1 Системы безопасности.

1.1.2 Киноиндустрия и индустрия развлечений

1.1.3 Медицина.

1.1.4 Антропометрические исследования

1.1.5 Создание портретов

1.2 Критерии для системы РМЛ и технологии реконструирования, на которой она построена.

1.3 Классификация и анализ технологий реконструирования моделей объектов

1.3.1 Принцип триангуляции

1.3.1.1 Стереоскопия.
1.3.1.2 Определение глубины по силуэтам
1.3.1.3 Определение глубины по фокусу
1.3.1.4 Активная триангуляция
1.3.2 Принцип времени пролета.
1.3.3 Принцип интерферометрии.
1.3.4 Принцип анализа освещенности
1.4 Выбор технологии сканирования
1.5 Классификация и анализ известных стратегий подсветки.
1.6 Выбор шаблона подсветки.
1.7 Формулировка цели и постановка задач диссертационной работы
Выводы главы
Глава 2 Разработка технологии реконструирования моделей человеческих лиц.
2.1 Математическая модель процесса реконструирования поверхности с использованием структурированной подсветки.
2.1.1 Математическая модель используемых в процессе реконструирования систем координат.
2.1.2 Построение геометрической модели камеры и проектора
2.1.3 Математическая модель фотофафии.
2.1.4 Математическая модель шаблона подсветки.
2.1.5 Математическая модель сканируемой поверхности лица
2.1.6 Математическая модель оптической триангуляции.
2.2 Метод создания шаблона подсветки
2.3 Алгоритм реконструирования ЗЭ модели лица.
2.3.1 Математическое описание задач, решаемых на каждом этапе алгоритма реконструирования
2.3.2 Математическое описание алгоритма реконструирования текстурированных ЗГ моделей человеческих лиц
Перечень параметров алгоритма реконструирования
Выводы главы 2.
Глава 3 Создание автоматизированной системы реконструирования З моделей человеческих лиц
3.1 Анализ требований к автоматизированной системе
3.2 Выбор кроссплатформенных технологий для реализации
автоматизированной системы
3.3 Реализация автоматизированной системы.
3.3.1 Сканирующая аппаратура.
3.3.1.1 Создание макета сканирующей аппаратуры.
3.3.2 Метод сканирования.
3.3.3 Метод калибровки.
3.4 Программное обеспечение автоматизированной системы
3.5 База данных.
Взаимодействие подсистем профаммного обеспечения.
Выводы главы 3.
Глава 4 Экспериментальное исследование автоматизированной системы
4.1 Подбор параметров алгоритма реконструирования
4.2 Исследование работы автоматизированной системы при
выбранных значениях параметров алгоритма реконструирования
4.3 Экспериметнальное исследование алгоритмов удаления разрывов и идентификации шаблона Де Брюйна.
4.4 Экспериментальное исследование характеристик
автоматизированной системы
4.4.1 Экспериментальное определение ошибки калибровки
4.4.2 Экспериментальное определение ошибки реконструирования 9 Выводы главы
Заключение.
Библиофафические источники.
Введение
В диссертационной работе под задачей реконструирования 3 модели какоголибо объекта понимается задача построения математической модели поверхности данного объекта. Под текстурированной 3 моделью понимается поверхность, с каждой точкой которой ассоциирован некоторый цвет. Часто, ассоциация производится косвенно с каждой точкой
поверхности ассоциируются координаты некоторой точки цифрового изображения, называемого текстурой. Если текстура представляет собой фотографию объекта, то при рисовании различных проекций текстурированной 3 модели можно получить фотореалистичные изображения реконструированного объекта.
Актуальность


Таким образом, перспективная технология реконструирования моделей лиц должна, помимо самой модели, порождать текстуру лица с высоким разрешением и низким уровнем шума. В настоящее время, область биометрической идентификации личности по ЗО1 модели лица стремительно развивается. Эффективность данных методик существенно зависит от точности реконструирования. Структуры на поверхности лица, используемые для идентификации, могут измеряться в миллиметрах. Следовательно, для обеспечения качественных показателей распознавания 3 поверхности лица, желательно, чтобы технология реконструирования обеспечивала субмиллимстровую точность. В данном разделе, в результате анализа принципов работы современных систем биометрической идентификации по 3 моделям лиц, выявляются две задачи, решаемые системами I в составе систем биометрической идентификации. Показано, что специализация системы 1 для решения одной из задач задачи регистрации эталонных 3 моделей лиц является оправданной с точки зрения эффективного внедрения в промышленность. Далее, резюмируются ключевые требования к системе реконструирования для эффективного решения задачи регистрации эталонных 3 моделей. На современном рынке существует большое количество коммерческих систем, решающих обе задачи. Примерами служат американские системы контроля доступа на базе 3 сканеров 5 и i i 3 , i на базе Vii 3 и Vii 3 , и отечественные системы 3i на базе сканеров 3 и 3 II , . Первая задача задача регистрации эталонных 3 моделей лиц подразумевает занесение информации о форме и текстуре лиц людей и ассоциация с ними какихлибо идентификаторов с которыми далее могут быть ассоциированы персональные данные, права доступа и пр. Каждый новый пользователь, системы должен пройти процедуру регистрации. Для эффективной идентификации критическим является качество зарегистрированной информации о лице. Следовательно, данный этап предъявляет повышенные требования к качеству реконструируемой 3 модели лица. Скорость вычисления 3 модели, а так же степень участия оператора в этом процессе не критичны. Оператор в любом случае участвует в процессе регистрации т. В крайнем случае, процесс сканирования лица и процесс занесения в базу данных биометрической информации могут быть разнесены во времени и даже выполняться разными операторами. Второй этап должен выполняться быстро и автоматически. Желательно, чтобы содействие сканируемого человека было минимальным, а процесс сканирования малозаметным. Это обусловлено тем, что второй этап, в отличие от первого может выполняться многократно и часто. Vii 3i компании i . Естественно полагать, что при столь существенном отличии описанных этапов, особенности устройств сканирования могут сильно отличаться. Таким образом, анализ показывает, что в области систем безопасности определены две ниши. Системы, реконструирующие высокоточные 3 модели лиц с текстурами высокого разрешения, для регистрации биометрической информации в базе данных. В ходе регистрации допустимо участие оператора для корректирования заносимой информации. Данные системы i находиться в бюро пропусков охраняемой организации или входить в состав аналогичной структуры. Пример коммерческой системы, позиционирующейся в Нише 1 система Vii 3 компании i . Системы, в которых упор сделан на удобство и высокую скорость процедуры сканирования, полную автоматизацию работы и износостойкость. Не исключена возможность упрощения процедуры сканирования до1 простого фотографирования. В таком случае, процедура идентификации будет сличать 2 фотографии с эталонными 3 моделями. Данные системы будут размещены в точках доступа охраняемой организации, например на проходных шлюзах. Пример коммерческой системы, позиционирующейся в Нише 1 система Vii 3 компании i . В составе системы безопасности, подсистем, занимающих первую нишу, будет, очевидно, меньше, чем подсистем из второй ниши т. По этой причине, цена систем Ниши 1 меньше влияет на полную стоимость всей системы безопасности, чем цена систем Ниши 2. Таким образом, при создании систем Ниши 1 оправдано использование более дорогостоящего и качественного оборудования.