3D Face recognition with stereo automotive cameras

Abstract

The automotive sector is experiencing a rapid change that will influence the way in which we will use cars. One of the main concerns of this new wave of automotive research regards the security of future vehicles, being driver authentication a key factor that has not been solved yet. This dissertation develops a face recognition software which seeks to contribute to resolve this problem. Face recognition has proved to be the preferred method of bio-metric verification in different sectors such as the phone industry. Nowadays, most of facial recognition software in the market can easily be fooled by a printed picture of a face due to the lack of depth information. The developed software creates a 3D map of the face with the help of a stereo setup, offering a higher level of security than traditional recognition software. Analysis of the person's identity and 3D model are processed through Deep Convolutional Neural Networks, providing a secure real-time face authentication method for the future automotive industry.

El sector de l'automòbil està experimentant un canvi que influirà en la forma que utilitzarem els automòbils. Una de les principals preocupacions d'aquesta nova onada d'investigació automobilística es la seguretat dels futurs vehicles, sent l'autenticació del conductor un factor clau que encara no s'ha resolt. Aquesta dissertació desenvolupa un sistema de reconeixement facial que busca contribuir a resoldre aquest problema. El reconeixement facial ha demostrat ser el mètode preferit per a la verificació biomètrica en diferents sectors, com la indústria telefònica. Actualment la majoria de sistemes de reconeixement facial poden ser fàcilment falsejats per una foto d'una cara a causa de la falta d'informació de profunditat. El programa desenvolupat crea un mapa 3D de la cara amb l'ajuda d'una configuració estèreo, que ofereix un nivell de seguretat més elevat que els programes de reconeixement tradicionals. L'anàlisi de la identitat de la persona i el model 3D es processen a través de Xarxes Neuronals Convolucioanls, proporcionant un mètode segur d'autenticació facial en temps real per a la futura indústria automobilística.

El sector de l'automòbil està experimentant un canvi que influirà en la forma que utilitzarem els automòbils. Una de les principals preocupacions d'aquesta nova onada d'investigació automobilística es la seguretat dels futurs vehicles, sent l'autenticació del conductor un factor clau que encara no s'ha resolt. Aquesta dissertació desenvolupa un sistema de reconeixement facial que busca contribuir a resoldre aquest problema. El reconeixement facial ha demostrat ser el mètode preferit per a la verificació biomètrica en diferents sectors, com la indústria telefònica. Actualment la majoria de sistemes de reconeixement facial poden ser fàcilment falsejats per una foto d'una cara a causa de la falta d'informació de profunditat. El programa desenvolupat crea un mapa 3D de la cara amb l'ajuda d'una configuració estèreo, que ofereix un nivell de seguretat més elevat que els programes de reconeixement tradicionals. L'anàlisi de la identitat de la persona i el model 3D es processen a través de Xarxes Neuronals Convolucioanls, proporcionant un mètode segur d'autenticació facial en temps real per a la futura indústria automobilística.