El reconocimiento facial 3D puede ser también utilizado en muchas aplicaciones como el acceso seguro a los sistemas o la identificación por la televisión inteligente y permite ir de compras en línea (es decir, se puede permitir solamente a los padres y no a los niños, etc.).
La tarea de reconocimiento facial 3D requiere como reconocimiento facial 2D una entrada de una cámara. Para el reconocimiento 3D, la cara y la superficie facial 3D deben ser capturadas. El principal proceso de reconocimiento facial consiste en los siguientes subprocesos:
- Captura de superficie facial 3D – Hay varias maneras de lograr esta tarea, por ejemplo las cámaras estéreo, láser o cámaras de profundidad (es decir, del sensor Kinect), etc.
- Pre-procesado - los datos capturados son pre-procesados posteriormente
- Extracción de características - el propósito de la extracción de características es extraer la información compacta de las imágenes que son relevantes para distinguir entre las caras de diferentes personas y es estable en términos fotométricos y ante variaciones geométricas en las imágenes
- Medida de distancia -el último paso del reconocimiento de la cara 3D es la medición de la distancia entre la cara 3D de la prueba y caras 3D almacenadas dentro de la base de datos. Existen varias técnicas para medir la distancia. El método más simple es la medición de distancias a nivel local y mundial de dos caras donde se necesita usar correctamente elementos muy precisos para determinar los puntos faciales (como ojos, nariz, boca, mentón, orejas, etc.) y medir sus distancias dadas por las métricas establecidas. Los métodos más sofisticados son clasificadores del vecino más cercano, técnicas que incluyen máquinas de vectores soporte, etc.
Fig. 3.8 – Ejemplo de GUI para reconocimiento facial 3D