Onderzoekers van de University of Western Australia hebben een nieuw systeem ontworpen dat in staat is om grootschalige 3D-gezichtsherkenning uit te voeren en dat zou de hele biometrie-industrie kunnen transformeren.

Het model zou door elke organisatie of overheidsinstantie kunnen worden gebruikt voor nauwkeurigere 3D-gezichtsherkenning en zou kunnen leiden tot wijdverbreide toepassingen, en het verbeteren van beveiligingsmaatregelen, terwijl mogelijk de noodzaak voor persoonlijke wachtwoorden wordt weggenomen.

Gezichtsherkenning is hard op weg om het instrument bij uitstek te worden voor surveillance, beveiligings- en IT-industrie en vertrouwt op het vermogen van computermodellen om te bepalen of een persoon legitiem is of niet.

Momenteel, 2-D gezichtsherkenning van foto's wordt veel gebruikt en lijkt de menselijke nauwkeurigheid te overtreffen, maar het heeft verschillende tekortkomingen die het meer geavanceerde 3D-model kan verhelpen.

In tegenstelling tot 2-D gezichtsherkenningssoftware, 3D-modellen hebben het potentieel om veranderingen in gezichtstextuur aan te pakken, uitdrukking, poses en schaal, toch zijn de gegevens moeilijk te verzamelen.

2D-gezichtsgegevens kunnen eenvoudig worden verkregen door op internet te zoeken, terwijl voor 3D-gezichtsgegevens fysieke verzameling van echte onderwerpen vereist is, waardoor het gebruik ervan wordt beperkt.

Het onderzoeksteam van het UWA Department of Computer Science and Software Engineering creëerde het eerste in zijn soort model, genaamd FR3DNet, waarbij 3,1 miljoen 3D-scans van meer dan 100 werden geanalyseerd. 000 mensen.

Ze trainden het model om de identiteiten van een grote dataset van 'bekende' personen te leren kennen en koppelden vervolgens een testgezicht aan een van die identiteiten.

De maker van het 3D-model, Dr. Syed Zulqarnain Gilani, zei dat het model een enorme stap voorwaarts was op het gebied van 3D-gezichtsherkenning.

"Nu kant-en-klare 3D-camera's goedkoop en betaalbaar worden, de toekomst voor pure 3D gezichtsherkenning lijkt niet ver weg, ' zei dokter Gilani.

"Ons onderzoek toont aan dat de herkenningsprestaties op 3D-scans beter en robuuster zijn. Uw 3D-scan kan in elke pose zijn, het dragen van een bril of een gezichtsmasker, en lachen of gewoon glimlachen en het diepe model kan je in een oogwenk herkennen.

"We hopen dat dit onderzoek de beveiliging zal helpen verbeteren van apparaten die gezichtsherkenning gebruiken om toegang te verlenen tot netwerken en systemen."

Het 3-D Facial Recognition-model (FR3DNet) is momenteel beschikbaar voor onderzoeksdoeleinden. De krant is gepubliceerd in Computervisie en patroonherkenning .