Pose-normalized 3D Face Modeling for Face Recognition

Sunjin Yu; Sangyoun Lee

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자료유형: 학술저널

저자정보: Sunjin Yu (연세대학교) Sangyoun Lee (연세대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제35권 제12호(통신이론 및 시스템)

발행연도: 2010.12

수록면: 984 - 994 (11page)

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Pose variation is a critical problem in face recognition. Three-dimensional(3D) face recognition techniques have been proposed, as 3D data contains depth information that may allow problems of pose variation to be handled more effectively than with 2D face recognition methods. This paper proposes a pose-normalized 3D face modeling method that translates and rotates any pose angle to a frontal pose using a plane fitting method by Singular Value Decomposition(SVD). First, we reconstruct 3D face data with stereo vision method. Second, nose peak point is estimated by depth information and then the angle of pose is estimated by a facial plane fitting algorithm using four facial features. Next, using the estimated pose angle, the 3D face is translated and rotated to a frontal pose. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we designed 2D and 3D face recognition experiments. The experimental results show that the performance of the normalized 3D face recognition method is superior to that of an un-normalized 3D face recognition method for overcoming the problems of pose variation.

#3D head pose normalization #3D face modeling #face recognition

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1. [학술지(정기간행물)] - R. Chellappa / 1995 / Human and Machine Recognition of Faces: A Survey / Proc. IEEE 83 (5) : 705 ~ 740

2. [학술지(정기간행물)] - W. Zhao / 2003 / Face Recognition: A Literature Survey / ACM Computing Surveys 35 (4) : 399 ~ 458

3. [학술대회논문] - H.S. Yang / 1984 / Range data extraction and interpretation by structured light / Proc. IEEE Conference on Artificial Intelligence Applications : 199 ~ 205

4. [학술지(정기간행물)] - K.L. Boyer / 1987 / Color-encoded structured light for rapid active ranging / IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence : 14 ~ 28

5. [단행본] - E. Trucco / 1998 / Introductory Techniques for 3-D Computer Vi-sion / Prentice Hall

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