論文の概要: 3D Face Recognition: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11082v1
• Date: Wed, 25 Aug 2021 07:00:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-26 12:55:38.144991
• Title: 3D Face Recognition: A Survey
• Title（参考訳）: 3d顔認識:調査
• Authors: Yaping Jing, Xuequan Lu, and Shang Gao
• Abstract要約: 本調査は,過去10年間に開発された3次元顔認証技術について概観する。 これらの手法の長所と短所は、精度、複雑さ、そして変化に直面する堅牢性の観点から要約される。 利用可能な3D顔データベースのレビューと今後の研究課題と方向性に関する議論が提供される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.53124955401627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face recognition is one of the most studied research topics in the community. In recent years, the research on face recognition has shifted to using 3D facial surfaces, as more discriminating features can be represented by the 3D geometric information. This survey focuses on reviewing the 3D face recognition techniques developed in the past ten years which are generally categorized into conventional methods and deep learning methods. The categorized techniques are evaluated using detailed descriptions of the representative works. The advantages and disadvantages of the techniques are summarized in terms of accuracy, complexity and robustness to face variation (expression, pose and occlusions, etc). The main contribution of this survey is that it comprehensively covers both conventional methods and deep learning methods on 3D face recognition. In addition, a review of available 3D face databases is provided, along with the discussion of future research challenges and directions.
• Abstract（参考訳）: 顔認識はコミュニティで最も研究されている研究トピックの1つである。 近年,3次元幾何学的情報によって特徴の識別が容易になるため,顔認識の研究は3次元顔表面の利用にシフトしている。 本研究は,過去10年間に開発された3次元顔認識手法を概観し,従来の手法と深層学習法に分類した。 分類技術は代表作の詳細な説明を用いて評価される。 テクニックの利点と欠点は、顔の変化(表現、ポーズ、オクルージョンなど)に対する正確さ、複雑さ、堅牢性の観点から要約される。 本調査の主な貢献は、3次元顔認識における従来の手法とディープラーニング手法の両方を包括的にカバーすることである。 さらに,利用可能な3D顔データベースのレビューや,今後の研究課題や方向性の議論も実施されている。

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