Mehrwert multimodaler Systeme zur Verringerung von Falschklassifikationen

Für Gesichtserkennungs- und Personenidentifikationsverfahren sind die Anforderungen an die Robustheit außerhalb des labormäßigen Aufbaus vielfältig. Klassische Identifikationsverfahren nutzen Farb- oder Grauwertbilder der Personen, wobei deren Leistung und Genauigkeit bei der Identifikation durch Beleuchtung, Kopfhaltung oder Mimik beeinträchtigt werden. Die Einbeziehung von dreidimensionalen Informationen zur Beschreibung und Wiedererkennung von Gesichtern kann zur Verbesserung der Robustheit und Genauigkeit von Personenidentifikationsverfahren verwendet werden. Auch bei gewollter Veränderung des Erscheinungsbilds sind verschiedene Gesichtsmerkmale nur mit hohem Aufwand,

wie plastischer Chirurgie, modifizierbar. Dazu zählt die inhärente Gesichtsgeometrie, welche durch die Verwendung dreidimensionaler Merkmale ebenfalls zur Identifikation verwendet werden kann. Lösungsansätze zur Verringerung von Falschklassifikationen nutzen zusätzlich zu den 2D auch 2.5D/3D Daten von Tiefenbildkameras. Diese multimodalen Verfahren kombinieren die Stärken herkömmlicher 2D Gesichtserkennung mit zusätzlichen Informationen der 3D Gesichtsgeometrie. Die Verbesserung der Performance durch multimodale Systeme zur Gesichtserkennung konnten bereits mehrfach in der Literatur nachgewiesen werden.