Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/52230
MetadatoEtiquetaValorIdioma
dc.contributor.author Autor Di Martino, Matías-
dc.contributor.author Autor Suzacq, Fernando-
dc.contributor.author Autor Delbracio, Mauricio-
dc.contributor.author Autor Qiu, Qiang-
dc.contributor.author Autor Sapiro, Guillermo-
dc.contributor.filiacion Filiación Di Martino Matías, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacion Filiación Suzacq Fernando, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacion Filiación Delbracio Mauricio, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacion Filiación Qiu Qiang, Duke University, Durham, USA-
dc.contributor.filiacion Filiación Sapiro Guillermo, Duke University, Durham, USA-
dc.date.accessioned Fecha ingreso 2025-10-24T17:37:55Z-
dc.date.available Fecha disponible 2025-10-24T17:37:55Z-
dc.date.issued Año de publicación 2020-
dc.description.abstract Resumen Active illumination is a prominent complement to enhance 2D face recognition and make it more robust, e.g., to spoofing attacks and low-light conditions. In the present work we show that it is possible to adopt active illumination to enhance state-of-the-art 2D face recognition approaches with 3D features, while bypassing the complicated task of 3D reconstruction. The key idea is to project over the test face a high spatial frequency pattern, which allows us to simultaneously recover real 3D information plus a standard 2D facial image. Therefore, state-of-the-art 2D face recognition solution can be transparently applied, while from the high frequency component of the input image, complementary 3D facial features are extracted. Experimental results on ND-2006 dataset show that the proposed ideas can significantly boost face recognition performance and dramatically improve the robustness to spoofing attacks.es
dc.format.extent Extensión 36 p.es
dc.format.mimetype Formato application/pdfes
dc.identifier.citation Citación Di Martino, M., Suzacq, F., Delbracio, M. y otros. Differential 3D facial recognition : Adding 3D to your state-of-the-art 2D method [Preprint]. Publicado en : IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 42, no 7, jul. 2020, pp. 1582-1593. DOI: 10.1109/TPAMI.2020.2986951.es
dc.identifier.uri URI https://hdl.handle.net/20.500.12008/52230-
dc.language.iso Idioma enes
dc.rights Derechos Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.rights.licence Licencia Licencia Creative Commons Atribución (CC - By 4.0)es
dc.subject Palabras clave Differential 3Des
dc.subject Palabras clave Active stereoes
dc.subject Palabras clave Face recognitiones
dc.subject Palabras clave Spoofing detectiones
dc.subject Palabras clave 3D facial analysises
dc.subject Palabras clave Three-dimensional displayses
dc.subject Palabras clave Two dimensional displayses
dc.subject Palabras clave Feature extractiones
dc.subject Palabras clave Facial featureses
dc.subject Palabras clave Image resolutiones
dc.subject Palabras clave Data mininges
dc.title Título Differential 3D facial recognition : Adding 3D to your state-of-the-art 2D methodes
dc.type Tipo de documento Preprintes
FicherosDescripciónTamañoFormato
DSDQS20.pdf Preprint 2.17 MB Adobe PDF