4 3D-Gesichtserkennung
4.1 3D-Gesichtserkennungsverfahren

Im Vergleich zur 2D-Gesichtserkennung profitiert die 3D-Gesichtserkennung von der größeren Anzahl der Gesichtsmerkmale. Beiden Ansätze benötigen die Vorverarbeitung wie Größen-Normalisierung, Rotation in eine neutrale Position usw. Die zusätzliche dritte Dimension liefert reichhaltige Informationen, die 2D-Bilder nicht liefern können. Die wichtigsten Vorteile auf 2D-Gesichtsanalyse sind:

- kein Einfluss durch Beleuchtungveränderungen oder die Verwendung von Kosmetika
- unempfindlich gegenüber Unterschieden im Aussehen
- einfachere Handhabung bei Haltungvariationen
- Projektive Art von 2D-Bildern
- Vereinfacht Gesichtsmerkmalserfassung, Lagebestimmung und Körperhaltungskompensation

Ausgewählte 3D-Gesichtserkennungs-Verfahren:

- Oberflächenbasierten 3D-Gesichtserkennung - Dieser Ansatz basiert auf der klassischen 3D-Objekterkennungstechniken (Abb. 3.1). Es gibt verschiedene Arten von Erkennungsverfahren auf der Basis von:
  - Verwendung von lokalen Krümmung Features, die rotationsinvariant sind (z.B. Kurve des Gesichtsprofils)
  - Verwendung von Punkt-zu-Punkt-Übereinstimmung (Polygon aus mehreren signifikanten Gesichtspunkten)

Abb. 3.1 – Oberflächenbasierte 3D-Erkennung

- Aussehenbasierte 3D-Gesichtserkennung - Bei dieser Methode beschäftigt man sich mit „eigenfaces“ und „fisherfaces“. Eine genaue Ausrichtung der Probe und der Bilder in der Datenbank ist erforderlich. Gesichtsmerkmale wie Augen, Mund, usw. werden ermittelt und für die Erkennung verwendet. Das Verfahren ist einfach zu implementieren und ist nicht zeitintensiv (Abb. 3.2).

Abb. 3.2 – Aussehenbasierte 3D-Erkennung

- Modellbasierte 3D-Gesichtserkennung - Diese Methode basiert auf der Analyse von Syntheseverfahren, in der das 3D verwandelbare und kommentierte Gesichtsmodell erzeugt wird und die dann mit Modellen in der Datenbank verglichen wird. Das Verfahren eignet sich nicht für Echtzeitanwendungen (Abb. 3.3).

Abb. 3.3 – Modellbasierte 3D-Erkennung