000			05645nlm1a2200505 4500
001			667050
005			20231030042057.0
035			_a(RuTPU)RU\TPU\network\38254
035			_aRU\TPU\network\15268
090			_a667050
100			_a20220218a2017 k y0rusy50 ca
101	0		_arus _deng
102			_aRU
135			_adrgn ---uucaa
181		0	_ai
182		0	_ab
200	1		_aАлгоритм построения деформируемых 3D моделей человеческого лица и обоснование его применимости в системах распознавания личности _dAn algorithm for building deformable 3D human face models and justification of its applicability for recognition systems _fС. Г. Небаба, А. А. Захарова
203			_aТекст _cэлектронный
300			_aЗаглавие с экрана
320			_a[Библиогр.: 33 назв.]
330			_aОписан алгоритм автоматического построения деформируемых 3D моделей лица, основанного на использовании метода Active Shape Models, метода восстановления ландшафтных поверхностей Шепарда и набора частных 3D моделей лиц. Предложена альтернативная к EER оценке точности в задаче распознавания личности по изображению лица, основанная на фиксированном значении оценки FAR. Приведены результаты тестирования описанного алгоритма. Продемонстрированы результаты использования полученных моделей в рамках работы алгоритма распознавания на крупной базе из нескольких тысяч изображений (база изображений FERET за 2000 год), содержащей фотографии людей под углами 0, 45 и 90 градусов относительно оптической оси камеры. Анализ результатов показал, что применение деформируемых моделей лица не снижает качества распознавания личности по изображению лица даже при сложных начальных условиях, а в ряде случаев ведет к улучшению результатов распознавания.
330			_aIn the article, an algorithm for constructing deformable face models, based on the use of Active Shape Model method, Shepard method of landscape surfaces restoring and set of 3D particular face models, is described. Alternative to the EER, the assessment of accuracy in the task of the person recognition using their face image based on an anchored value of FAR is offered. The results of testing the algorithm are presented. We demonstrate the results of using the obtained models within the framework of recognition algorithm performance on a large base of several thousand images (FERET image database by 2000 year), which contains photographs of people at angles of 0, 45 and 90 degrees relative to the optical axis of the camera. Analysis of the results showed that the use of deformable face models does not reduce the quality of the person recognition by face image even under difficult initial conditions and in some cases leads to improving recognition results.
333			_aРежим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса
461			_tТруды СПИИРАН _d2002-
463			_t№ 3 (52) _v[С. 157-179] _d2017
510	1		_aAn algorithm for building deformable 3D human face models and justification of its applicability for recognition systems _zeng
610	1		_aэлектронный ресурс
610	1		_aтруды учёных ТПУ
610	1		_aраспознавание лиц
610	1		_aактивные модели
610	1		_a3D-модели
610	1		_aалгоритмы построения
610	1		_aкомпьютерное зрение
610	1		_aизображения
610	1		_aface recognition
610	1		_aactive shape models
610	1		_a3D face model
610	1		_adeformable face model
610	1		_abiometric vector
700		1	_aНебаба _bС. Г. _cматематик _cлаборант Томского политехнического университета _f1989- _gСтепан Геннадьевич _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\pers\29783
701		1	_aЗахарова _bА. А. _cспециалист в области информатики и вычислительной техники _cпрофессор Томского политехнического университета, доктор технических наук _f1972- _gАлена Александровна _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\pers\25392
712	0	2	_aНациональный исследовательский Томский политехнический университет _bИнженерная школа информационных технологий и робототехники _bОтделение информационных технологий _h7951 _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\23515
801		2	_aRU _b63413507 _c20220218 _gRCR
856	4	0	_uhttps://www.elibrary.ru/item.asp?id=29296340
942			_cCF