4 Reconocimiento facial 3D
4.1 Métodos 3D de reconocimiento facial

El reconocimiento facial 3D, en comparación el reconocimiento facial 2D, utiliza más información sobre las características faciales. Del mismo modo, ambos enfoques tienen pre-procesamiento básico como la normalización del tamaño de la cara, la rotación a una posición neutral etc. Esta mayor cantidad de información añadida, no sólo la que usa el reconocimiento 2D sino también sobre el análisis en profundidad, mejora el análisis. Las principales ventajas son :

- No se ve afectado por las variaciones de iluminación o el uso de los cosméticos
- Menos sensible a las variaciones de apariencia
- Se manejan mejor los cambios de postura
- La naturaleza proyectiva de imágenes 2D
- Simplifica la cara y la detección de características faciales, plantean la estimación y suponen una compensación

Los métodos de reconocimiento facial 2D básicos seleccionados:

- Basados en la superficie de reconocimiento facial 3D -este enfoque se basa en las técnicas de reconocimiento de objetos 3D clásicos (Fig. 3.1). Hay varios tipos de métodos de reconocimiento basados en:
  - Uso de características de curvatura locales, que son invariantes a la rotación (por ejemplo, la curva del perfil de la cara)
  - Uso de la coincidencia punto a punto (polígono de varios puntos de la cara significativos)

Fig. 3.1 –Reconocimiento 3D basado en superficie

- Reconocimiento de caras 3D basado en la Apariencia - (Fig. 3.2). este método se ocupa de Eigenfaces y Fisherfaces. Se requiere alineación exacta de la sonda y las imágenes en la base de datos. Los rasgos faciales como los ojos, la boca, etc. son localizados y utilizados para el reconocimiento. El método es fácil de implementar y no requiere mucho tiempo (Fig. 3.2).

Fig. 3.2 –Reconocimiento de caras 3D basado en la Apariencia

- Reconocimiento de caras 3D basado en el modelo - Este método se basa en el análisis por método de síntesis, donde se produce el modelo de la cara anotado en 3D, que luego se compara con los modelos en la base de datos. No es adecuado para aplicación en tiempo real (Fig. 3.3).

Fig. 3.3 –Reconocimiento de caras 3D basado en el modelo