人机环境下用于姿态不变人脸识别的3D人脸建模方法
计算机视觉与模式识别
2016-06-03 v1 人机交互
机器人学
摘要
人脸分析技术已成为辅助机器人和人形机器人领域人机交互的关键组成部分。然而，这些环境中自然产生的头部姿态变化仍是一个巨大挑战。本文提出一种适用于机器人的、能够处理2D野外图像的实时3D人脸建模框架。3D可变形模型的拟合完全基于自动检测到的特征点。拟合后，可对脸部进行姿态校正并转换回更适于人脸识别的正面2D表示。我们使用来自MUCT数据库的非正面图像以及来自PaSC数据库（迄今最具挑战性的人脸识别数据库）的未受控野外图像进行人脸识别实验，显示出性能提升。最后，我们展示了我们的SCITOS G5机器人系统，该系统将我们的框架作为人脸分析的图像预处理手段。
引用
@article{arxiv.1606.00474,
title = {A 3D Face Modelling Approach for Pose-Invariant Face Recognition in a Human-Robot Environment},
author = {Michael Grupp and Philipp Kopp and Patrik Huber and Matthias Rätsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.00474},
year = {2016}
}