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En este artículo, presentamos un enfoque novedoso para fusionar patrones binarios locales de forma y textura (LBPs) en una malla para el reconocimiento facial 3D. Utilizando un marco propuesto recientemente, computamos LBP directamente en la superficie de la malla facial, luego construimos una cuadrícula de las regiones en la superficie facial que pueden acomodar descripciones globales y parciales. En comparación con su contraparte de imagen de profundidad, nuestro enfoque se distingue por las siguientes características: 1) hereda las ventajas intrínsecas de la superficie de la malla (por ejemplo, preservación de la geometría completa); 2) no requiere normalización; y 3) puede acomodar emparejamiento parcial. Además, permite la fusión en un nivel temprano de las modalidades de textura y forma. A través de experimentos realizados en las bases de datos BU-3DFE y Bosphorus, evaluamos diferentes variantes de nuestro enfoque con respecto a las expresiones faciales y datos faltantes, también en comparación con las soluciones de vanguardia.
Werghi et al. (Mié,) estudiaron esta cuestión.