3D Gesichtsanalyse für Identifikation und Mensch-Maschine Kommunikation
Eine genaue Erfassung und Analyse des menschlichen Gesichts kann wertvolle Informationen und Hinweise über die Identität einer Person, ihre Absichten, Reaktionen oder Emotionen geben. Diese wiederum sind Ausgangsbasis für eine Vielzahl neuer Anwendungen wie beispielweise der Personenidentifikation in Sicherheitsbereichen, der medizinischen Diagnostik und Therapie (Autismus, Fazialisparese), der Kfz-Innenraumerfassung oder neuen intuitiven Mensch-Maschine-Schnittstellen bzw. Dialogsystemen. All diese Anwendungen erfordern eine hochgenaue Analyse und Repräsentation der 3D-Form und Bewegung des menschlichen Gesichts. In den letzten Jahren wurden deutliche Fortschritte in der 3D-Gesichtserfassung erzielt. Allerdings benötigen aktuelle Verfahren zur detailreichen und genauen Erfassung sehr aufwändige Aufbauten und Rechenverfahren oder ein personen-spezifisches Apriori-Modell, weshalb sich diese Verfahren für die oben genannten Anwendungen bisher nicht einsetzen lassen.
In diesem Forschungsvorhaben werden neue Methoden für eine hochgenaue, passive, dynamische 3D-Gesichtserfassung aus einfachen Stereodaten ohne Vorwissen über die erfasste Person entwickelt. Durch den einfachen Aufbau und den personen-unspezifischen Ansatz sollen die zu entwickelnden Verfahren Potenzial für einen breiten Einsatz in vielfältigen Anwendungsgebieten aufweisen.