3D Face Recognition System

人类目标识别一直是一个活跃的研究领域在过去几年中，有一个主要的重点放在自动检测和面孔的静止图像和视频的匹配，验证和识别的目的。 2D面部对照系统的性能取决于它们的存在不敏感的关键因素，例如面部表情，化妆和老化性能，而主要有赖于外在因素如照度差异，相机的视角和场景的几何形状。然而，面对2D匹配的固有局限性的支持，有效的识别身份，应通过多生物识别技术获得的信念。特别是，面而不是其外观的解剖结构的几何形状的开发，具有算法和系统的三维面部对照定义已经在非常近几年越来越多的研究领域。三维脸部识别系统的目标是使用附加的3D数据，以消除一些与2D识别系统相关的固有问题。例如，一个面的三维表面是不变的，以在照明条件的变化和使用此数据应由此识别系统，根据定义，照明不变的。此外，由于有可能登记数的3D模型，以碱构成，这样的系统也将是不变的视点（尽管到什么程度取决于该三维模型头部的完整性）。除了3D数据仍然可以捕获纹理信息，从而使用所有可用的数据来指导识别过程。

代码已经过测试GavabDB数据库。 GavabDB是一个三维人脸数据库。它含有549面部的三维表面的图像。这些网格对应于不同的61个人（45男，16女）有9张图像的每个人。总的个体是高加索人和他们的年龄为18至40岁之间和岁。每个图像是由所述面部表面的连接点的三维网状不纹理给出。该数据库提供系统的变化相对于该姿势和面部表情。

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要求：

Matlab的