ヒト標的認識は、検証と識別の目的のために、静止画やビデオで顔を自動的に検出し、マッチングに大きな重点を置いて、最後の年で活発な研究分野となっている。 2次元顔照合システムの性能は、顔の表情、メイクアップおよび老化などの重要な要因の影響を受けないというそれらの能力に依存するが、主にこのような照明の差異、カメラ視点およびシーンジオメトリのような外因性の要因にかかっている。しかし、2次元顔照合の固有の制限は、アイデンティティの効果的な認識は、マルチ生体認証技術を介して取得する必要があるという信念を支えてきた。特に、顔の解剖学的構造の幾何学の利用ではなく、3次元顔照合アルゴリズム及びシステムの定義と、その外観は、非常に最近の研究の成長分野となっている。 3次元顔認識システムは、2Dの認識システムに関連する固有の問題のいくつかを排除するために、追加の3次元データを使用することを目指す。例えば、顔の3次元表面は、照明条件の変化に対して不変であり、このデータを使用し、従って認識システムは、定義、照明不変によって、あるべきである。さらに、それはベースに3Dモデルの番号を登録することが可能であることを考えれば、このようなシステムはまた、（どの程度の3D頭部モデルの完成度にもよるが）視点不変であるように、ポーズ。 3Dデータに加えて、テクスチャ情報を取り込むため、認識プロセスを導くために使用可能なすべてのデータを使用することが残っている。
コードはGavabDBデータベースでテストされています。 GavabDBは、3D顔データベースである。それは、顔の表面の549 3次元画像が含まれています。これらのメッシュは、それぞれの人のための9のイメージを持つ61の異なる個体（45男性と16メス）に対応しています。個人の合計は白人であり、その年齢は18〜40歳です。各画像は、テクスチャなしで顔の表面の接続された3次元点のメッシュによって与えられる。データベースには、ポーズや表情に対する体系的なバリエーションを提供しています。
索引用語：Matlabの、ソース、コード、3D、顔認識、検証、モデル、マッチング、仮想現実、モデリング、言語、VRML
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