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3D Face Reconstruction: the Road to Forensics
3D face reconstruction algorithms from images and videos are applied to many
fields, from plastic surgery to the entertainment sector, thanks to their
advantageous features. However, when looking at forensic applications, 3D face
reconstruction must observe strict requirements that still make its possible
role in bringing evidence to a lawsuit unclear. An extensive investigation of
the constraints, potential, and limits of its application in forensics is still
missing. Shedding some light on this matter is the goal of the present survey,
which starts by clarifying the relation between forensic applications and
biometrics, with a focus on face recognition. Therefore, it provides an
analysis of the achievements of 3D face reconstruction algorithms from
surveillance videos and mugshot images and discusses the current obstacles that
separate 3D face reconstruction from an active role in forensic applications.
Finally, it examines the underlying data sets, with their advantages and
limitations, while proposing alternatives that could substitute or complement
them.Comment: The manuscript has been accepted for publication in ACM Computing
Surveys. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2303.1116
Técnica eficiente para reconocimiento facial global utilizando wavelets y máquinas de vectores de soporte en imágenes 3D
La presente investigación se desarrolla en el marco de
los sistemas de reconocimiento facial automático de imágenes, que consisten en
procesar las imágenes de caras de personas utilizando métodos estadÃsticos y
matemáticos de extracción de caracterÃsticas y de clasificación de imágenes, para
conocer si un individuo se encuentra en una determinada clase, y finalmente hallar su
identidad. El tratamiento automático de una cara es complicado, debido a que se
presenta varios factores que le afectan, como la posición de la cara, la expresión, la
edad, la raza, el tipo de iluminación, el ruido, y objetos como lentes, sombrero, barba
entre otros. El procesamiento se realiza de forma global, en donde se procesa toda la
cara. Se sabe que procesar las imágenes de manera global es más rápido, práctico y
fiable que las basadas en rasgos. Además, se conoce que procesar imágenes en tres
dimensiones es más real y consistente que en dos dimensiones. El principal objetivo
de la tesis que se propuso fue desarrollar una técnica eficiente de reconocimiento facial
con rasgos globales, y con imágenes en tres dimensiones. Para ello, se seleccionó los
algoritmos más eficientes para extracción de caracterÃsticas, filtros de Gabor, y el
algoritmo para clasificación, máquina de vectores de soporte (SVM). Este último
algoritmo, su eficiencia varÃa de acuerdo a la función núcleo o kernel, por ello en esta
tesis se trabajaron con tres kernel: lÃneal, gauseano y cúbico. Estos sistemas constan
de dos procesos necesarios: 1) Entrenamiento, y 2) Pruebas. Lo que permitió establecer
un modelo de reconocimiento facial global para dos y tres dimensiones
respectivamente. La técnica fue procesada primero para imágenes 2D, luego para
imágenes 3D. Y se utilizó el método de validación cruzada en ambos casos para
aprobarlo. Los mejores resultados obtenidos con la técnica alcanzada son 96% de
eficiencia con base de datos de imágenes de dos dimensiones; y 98,4% con base de
datos de imágenes de tres dimensiones. Finalmente, se hace una comparación de los
resultados alcanzados con otros trabajos de investigación similares, obteniéndose
mayor eficiencia con este trabajo