Abstrait

SYSTÈME DE RECONNAISSANCE ET DE MODÉLISATION DE VISAGE 3D

Sushma Jaiswal, Dr. Sarita Singh Bhadauria, Dr Rakesh Singh Jadon

Dans cet article, les images photographiques 2D sont divisées en deux parties ; une partie est la vue de face (x, y) et la vue de côté (y, z). La condition nécessaire de cette méthode est que la position ou les coordonnées des deux images soient égales. Nous combinons les deux images en fonction des coordonnées, puis nous obtiendrons des modèles 3D (x, y, z) mais ce modèle 3D n'est pas précis en taille ou en forme. En d'autres termes, nous obtiendrons un modèle de visage 3D, un affinement du visage 3D grâce à l'édition de points et au processus de lissage. Le lissage est effectué pour obtenir le modèle de visage 3D le plus réaliste pour la personne. Nous mesurons pour comparer le temps moyen de modélisation et comparer le résultat de la recherche de nos méthodes avec différentes techniques, à cette fin, nous avons pris deux hypothèses (1) la qualité moyenne de notre méthode sera supérieure à 60% (2) elle est plus rapide par rapport aux autres dans un cas moyen (3) elle est automatisée. La première hypothèse est correcte mais la deuxième est liée aux trois autres méthodes et la troisième est jugée satisfaisante.