How 3D face recognition can improve performance in different lighting and pose conditions?

3D-распознавание лиц может улучшить производительность в разных условиях освещения и позы благодаря нескольким механизмам:

• Учёт вариаций. christophegaron.com 3D-модели лучше учитывают изменения точки зрения и освещения, что делает их более надёжными для распознавания лиц. christophegaron.com
• Синтез изображений. www.academia.edu biometrics.cse.msu.edu С помощью 3D-моделей можно синтезировать изображения лица в новых позах и условиях освещения. www.academia.edu
• Объединение нескольких кадров. www.intechopen.com Кадры видео, на которых запечатлено лицо под разными углами, можно объединить, чтобы получить более надёжное и полное 3D-представление лица. www.intechopen.com
• Использование синтетических данных. christophegaron.com Для обучения моделей можно генерировать синтетические данные, что позволяет модели учиться на широком спектре вариаций лиц: от разных выражений и поз до различных условий освещения. christophegaron.com