I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo r m a t ics a nd   Co mm u n ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.   6 ,   No .   1 ,  A p r il   201 7 ,   p p .  1 0 ~ 19   I SS N:  2252 - 8776 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ict. v 6 i1 . p p 1 0 - 19           10       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I J I C T   G eo desic  Dista nc e on Rie m a nnia n  M a nifold us ing  Ja co bi  Iteratio ns in 3D  F a ce Re co g nition s y ste m       Ra chid Ahd id 1 * ,   Sa id Sa f i 1 ,   M o ha m ed  F a k ir 2 ,   B o uzid M a na ut 3   1 De p a rtme n t  o f   M a th e m a ti c s an d   In f o rm a ti c s,  P o ly d isc ip li n a ry   F a c u lt y ,   S u lt a n   M o u lay   S li m a n e   Un iv e rsit y ,   M o ro c c o   2 De p a rte m e n t  In f o rm a ti c s,  F a c u lt y   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   S u l tan   M o u lay   S li m a n e   Un iv e r sit y ,   M o ro c c o .   3 De p a rte m e n t  o f   P h y sic s,  P o ly d isc ip li n a ry   F a c u lt y ,   S u lt a n   M o u lay   S li m a n e   Un iv e rsit y ,   M o ro c c o .       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   1 3 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Feb   2 5 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Ma r   1 7 ,   2 0 1 7         In   th is  p a p e r,   w e   p re se n t  a n   a u t o m a ti c   a p p li c a ti o n   o f   3 D  f a c e   r e c o g n it io n   s y ste m   u sin g   g e o d e sic   d istan c e   in   Riem a n n ian   g e o m e tr y .   W e   c o n sid e r,   in   th is  a p p r o a c h ,   t h e   th re e   d im e n sio n a l  f a c e   i m a g e s  a s  re sid in g   in   Ri e m a n n ian   m a n if o ld   a n d   w e   c o m p u te  th e   g e o d e sic   d istan c e   u si n g   th e   Ja c o b i  i tera ti o n s  a s  a   so lu ti o n   o f   th e   Ei k o n a l  e q u a t io n .   T h e   p r o b le m   o f   so lv in g   th e   Ei k o n a l   e q u a ti o n ,   u n stru c t u re d   sim p li f ie d   m e sh e s  o f   3 D  fa c e   su r f a c e ,   su c h   a s  tetra h e d ra l  a n d   tri a n g les   a re   im p o rtan t  f o r  a c c u ra tel y   m o d e li n g   m a teria l   in terf a c e s  a n d   c u rv e d   d o m a in s,  wh ich   a re   a p p r o x im a ti o n s  to   c u rv e d   su rf a c e s   in   R 3 .   In   t h e   c las sify in g   ste p s ,   w e   u se :  Ne u ra l  Ne t w o rk s   (NN ),   K - Ne a re st  Ne ig h b o r  (KN N)  a n d   S u p p o rt  Ve c to r  M a c h in e s  (S V M ) .   T o   tes t  th is  m e th o d   a n d   e v a lu a te  it s  p e rf o rm a n c e ,   a   sim u latio n   se ries   o f   e x p e rime n ts  w e re   p e rf o r m e d   o n   3 D S h a p e   REt riev a l  Co n tes t  2 0 0 8   d a tab a se   (S H REC 2 0 0 8 ).     K ey w o r d s :   3 D  f ac e  r ec o g n itio n   E ik o n al  eq u a tio n   G eo d esic d is tan ce   J ac o b i iter atio n s     R ie m an n ia n   g eo m etr y   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R ac h id   Ah d id ,     Dep ar te m en t   o f   Ma th e m atic s   an d   I n f o r m atics ,   Su lta n   Mo u la y   Sl i m a n e    U n iv er s it y ,   P o ly d is cip li n ar y   Fac u lt y ,   S u lt an   Mo u la y   Sli m a n e  Un iv er s it y ,   B en i M ellal,   Mo r o cc o .   E m ail: r . ah d id @ u s m s . m a       1.   I NT RO D UCT I O N     Face   r ec o g n itio n   is   o n e  o f   th e  m o s t  co m m o n l y   u s ed   tech n iq u es  i n   b io m etr ics  a u t h en ticatio n   ap p licatio n s ,   o f   ac ce s s   a n d   v id eo   s u r v eilla n ce   co n tr o l,  th is   i s   d u e  to   its   ad v a n ta g e o u s   f ea tu r es.  Fac e   r ec o g n itio n   is   o n e  o f   t h e  f e w   b io m etr ic  m et h o d s   t h at  p o s s es s   t h e  m er its   o f   b o th   h ig h   ac c u r ac y   a n d   lo w  in tr u s i v en e s s .   I t  h as  t h e   ac cu r ac y   o f   a  p h y s io lo g ical  ap p r o ac h   w it h o u t  b ei n g   in tr u s i v e.   F o r   th is   r ea s o n ,   f ac e   r ec o g n itio n   h as d r a w n   th e  atte n tio n   o f   r esear ch er s   i n   f ield   f r o m   i m a g e  p r o ce s s i n g   to   co m p u ter   v i s io n .   I n   th e s e  las t  y ea r s ,   a  n u m b er   o f   m et h o d s   h av e  b ee n   p r o p o s ed   f o r   th e  r ec o g n itio n   o f   h u m an   f ac e s .   I n   s p ite  o f   th e  r es u lts   o b tain ed   in   th i s   d o m a in ,   t h e  au to m a tic  f ac e  r ec o g n it io n   s ta y s   o n e  o f   v er y   d if f ic u lt   p r o b lem .   Se v er al  m et h o d s   wer e  d ev elo p ed   f o r   2 D  f ac e  r e co g n itio n .   Ho w e v er ,   it   h a s   a   ce r tain   n u m b er   o f   li m ita tio n s   r elate d   to   th e  o r ien tatio n   o f   th e  f ac e  o r   la y i n g ,   li g h ti n g ,   f ac ial  ex p r ess io n .   T h ese  last   y ea r s ,   w e  tal k   m o r e  a n d   m o r e  ab o u t 3 D  f ac e  r ec o g n itio n   tech n o lo g y   as so l u tio n s   o f   2 D  f ac e  r ec o g n it io n   p r o b lem s .       Ma n y   ap p r o ac h es to   3 D  f ac e  r ec o g n itio n   h av e   b ee n   p r o p o s e d   d u r in g   t h e  p ast t h ir t y   y ea r s .   C h u a  et   al.   [ 1 ]   u s e  “ p o i n t  s i g n at u r es”   i n   3 D  f ac e  r ec o g n itio n .   P o in t  s i g n atu r es  ar e  u s ed   to   lo ca te  r ef er en ce   p o in ts   th at   ar e   u s ed   to   s ta n d ar d ize  th e  p o s e.   A c h er m a n n   a n d   B u n k e   [ 2 ]   r ep o r t  o n   a  m e th o d   o f   3 D  f ac e  r ec o g n itio n   t h at  u s es   an   ex te n s io n   o f   Ha u s d o r f f   d is tan ce   m a tch i n g .     Mo r en o   an d   co - w o r k er s   [ 3 ]   ap p r o ac h   3 D  f ac e  r ec o g n itio n   b y   f ir s t  p er f o r m i n g   a  s eg m e n tatio n   b ased   o n   Gau s s ian   c u r v at u r e  an d   th en   cr ea tin g   a  f ea t u r e  v ec to r   b ased   o n   th e  s eg m e n ted   r eg io n s .   L ee   et  a l.  [ 4 ]   p e r f o r m   3 D  f ac e  r ec o g n it io n   b y   lo ca ti n g   t h e  n o s e  tip ,   an d   th e n   f o r m i n g   a   f ea t u r e  v ec to r   b ased   o n   co n to u r s   alo n g   t h e  f ac e  at  a  s eq u e n ce   o f   d ep th   v al u es.  Me d io n i  a n d   W au p o tits c h   [ 5 ]  p er f o r m   3 D  f ac e  r ec o g n itio n   u s i n g   an   i ter ativ e  clo s e s t  p o in t  ( I C P )   ap p r o ac h   to   m a tc h   f ac e  s u r f ac es.  W h er ea s   m o s t  o f   t h e   w o r k s   co v er ed   h e r e  u s e   3 D  s h ap es  ac q u ir ed   t h r o u g h   a  s tr u c tu r ed - lig h t   s e n s o r ,   th i s   w o r k   u s es   3 D   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T     I SS N:  2252 - 8776       Geo d esic D is ta n ce   o n   R iema n n ia n   Ma n ifo ld   u s in g   J a co b i I t era tio n s … ( R a ch id   A h d id )   11   s h ap es  ac q u ir ed   b y   a  p ass iv e  s ter eo   s en s o r .     Xu   et  al.   [ 6 ]   d ev elo p ed   a  m et h o d   f o r   3 D  f ac e  r ec o g n itio n   u s i n g   th e  o r ig i n al  3 D  p o in t   clo u d   c o n v er ted   to   a  r eg u lar   m e s h .   T h e  n o s e  r eg io n   is   f o u n d   an d   u s ed   as  an   a n c h o r   to   f i n d   o th er   lo ca l  r e g io n s .   A   f ea tu r e  v ec to r   is   co m p u ted   f r o m   th e  d ata  i n   t h e  lo ca l   r eg io n s   o f   m o u t h ,   n o s e,   le f t   e y e,   an d   r ig h t  e y e.   Feat u r e  s p ac e  d i m en s io n al it y   is   r e d u ce d   u s i n g   p r i n cip al  co m p o n en ts   a n al y s i s ,   an d   m atc h in g   i s   b ased   o n   m i n i m u m   d is ta n ce   u s i n g   b o th   g lo b al  a n d   lo ca l s h ap e  co m p o n e n ts .   L u   et  al.   [ 7 ]   r ep o r t o n   r esu lt s   o f   an   I C P - b a s ed   ap p r o ac h   to   3 D  f ac e  r ec o g n itio n .   T h is   ap p r o ac h   ass u m es  t h at  th e  g aller y   3 D  i m ag e  i s   a  m o r e  co m p lete  f ac e  m o d el  an d   th e  p r o b e  3 D  i m a g e  is   a  f r o n tal  v ie w   t h at  i s   li k el y   a  s u b s et  o f   th e  g aller y   i m a g e.   P an   e t  al.   [ 8 ]   ap p l y   P C A ,   o r   ei g en f ac e,   m atc h i n g   t o   a  n o v el  m ap p in g   o f   t h e   3 D  d ata  to   a  r a n g e,   o r   d ep th ,   i m a g e.   Fi n d in g   t h e  n o s e  tip   to   u s e   as  a  ce n ter   p o in t,  an d   an   a x i s   o f   s y m m etr y   to   u s e  f o r   alig n m e n t,  t h e   f ac e  d ata  ar e  m ap p ed   to   a  cir cu lar   r an g e  i m a g e.   L ee   et   al.   [ 9 ]   p r o p o s e  an   ap p r o ac h   to   3 D  f ac e   r ec o g n i tio n   b ased   o n   t h e  c u r v a tu r e   v al u e s   at   ei g h t   f ea tu r e   p o in ts   o n   th e  f ac e.   Usi n g   a   S u p p o r t  V ec to r   M ac h i n e  f o r   class i f icatio n .   T h e y   u s e  a  C y b er w ar e  s e n s o r   to   ac q u ir e  th e  en r o ll m e n t  i m ag e s   an d   a  Gen e x   s e n s o r   to   ac q u ir e   th e  p r o b e  i m ag e s .   Y.   W an g   e t  al.   [ 1 0 ]   u s ed   I ter ativ e  C lo s e s t  P o in t  ( I C P )   alg o r ith m .   I n   3 D  f ac e  r ec o g n itio n ,   I C P   is   f r eq u en tl y   u s ed   f o r   s u r f ac e  r eg i s tr atio n .   Sa m ir   et  al.   [ 1 1 ]   r e p r esen ted   f ac ial   s u r f ac es  u s i n g   a   u n io n   o f   lev el - s et  c u r v e s   o f   t h e  d ep th   f u n ct io n   w it h   r esp ec t  to   th e  n o s e  tip   n a m ed   is o d ep th   cu r v e s   an d   co n s tr u c ted   a  s h ap e  s p ac e  o f   c u r v es  o f   in te r est.   Fen g   et  al.   [ 12 ]   d iv id ed   th e  is o g eo d esics   i n   s m all  s e g m en ts   o f   eq u al  ar c  len g th   t h at  f o r m   th e  b asi s   o f   t r ain ed   f ac e  s i g n at u r es.  So ,   th e y   f o cu s ed   o n   lo ca l  r eg io n s   to   m ak e  t h e  s i g n atu r e   in d ep en d en t  o f   t h e  s tar ti n g   p o in t  o f   a  cu r v e.   T h e y   u s ed   th e  Fels - Olv er   co n s tr u ct io n   an d   th e  3 D  an alo g   o f   Han n - H ick er m an   in te g r al  v ar i ab les  to   d er iv e  in teg r al  i n v ar i an ts   f o r   cu r v e s   in   3 D  s u b j ec ted   to   th e  E u clid ea n   g r o u p .   J ah an b in   et  al.   [ 13 ]   ex tr ac ted   f r o m   ea ch   is o g eo d esic  f i v e  s h ap e  d escr ip to r s :  co n v e x it y ,   r atio   o f   p r in cip al  ax es,  co m p ac tn e s s ,   cir cu lar   an d   ellip tic  v ar ian ce .   T h ese  f ea tu r es  ar e  tr ain ed   w i th   L i n ea r   Dis cr i m in a n t  An al y s i s   ( L D A )   an d   S u p p o r t  Vec to r   Ma ch in es  ( SVM) .   Han   et  al.   [ 14 ]   u s in g   f i v e  m a n u all y   id en ti f ied   lan d m ar k   p o in ts   w it h in   a  s u b   s u r f ac e  co m p o s in g   o f   e y e s   an d   w h o le  n o s e.   Dr ir a  et  al.   [ 15 ]   p r o j ec ted   p ast  w o r k   i n   R ie m a n n ian   a n a l y s i s   o f   s h ap es  o f   clo s ed   cu r v es  o n   n asal  s u r f ac es.  T h is   c h o ice  is   d u e  to   th e   s tab ilit y   o f   n o s e  d ata  co llecti o n   an d   t h e  i n v ar ia n ce   o f   n as al  s h ap e  u n d er   e x p r ess io n s .   Ma alej   et  al.   [ 16 ]  p r esen ted   a n o t h er   ap p licatio n   f o r   f ac ial   ex p r ess io n   r ec o g n i tio n ,   th e y   e x tr ac ted   s e v er al  r e lev an t  r eg io n s   o f   a  g iv e n   f ac ial  s u r f ac e s .   T h ey   lo ca ll y   p r o j ec ted   is o g eo d esic  p ath   id ea   b y   r ep r esen t in g   ea ch   p atch   w ith   a  s et  o f   clo s ed   cu r v es.   I n   th is   w o r k   w e  p r esen t   an   a u to m a t ic  3 D  f ac e   r ec o g n i tio n   s y s te m   b ased   o n   f ac ial  s u r f a ce   an al y s i s   u s i n g   a  R ie m a n n ia n   g eo m etr y .   Fo r   th is   w e  tak e  th e  f o llo w i n g   s tep s :  ( 1 ) -   N o s e  t ip   d etec tio n   a s   a  r e f er en ce   p o in t   o f   3 D  f ac e.   ( 2 ) -   G eo d etic  d is tan ce   C o m put in g   b et w e en   th e  r e f er en ce   p o in t  a n d   th e   o th er   p o in ts   o f   t h e   3 D  f ac ial  s u r f ac e  u s i n g   t h e  J ac o b i  iter a tio n s .   ( 3 ) -   G eo d esic d is tan ce s   s p ac e  m atr ices   r ed u c tio n   u s in g   P r in cip al   C o m p o n e n t  An al y s is   ( P C A )   or   L in ea r   Di s cr i m in a n t  An al y s i s   ( L D A )   al g o r ith m s .   T h e  r est  o f   th i s   p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo w s :   Sectio n   2   d es cr ib es  th e   m e th o d o lo g y   o f   th e   p r o p o s ed   m et h o d   w i th   its   s ta p es .   Sec tio n   3   i n clu d es   th e   s i m u latio n   r esu lt s   a n d   m et h o d   an al y s is .   Sectio n   4   co n cl u s io n   an d   f u tu r e  w o r k s .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D     T h e  o b jec tiv e  o f   th is   w o r k   is   to   p e r f o r m   an   au to m atic  3 D   f ac e  r e co g n it io n   s y s tem .   Fo r   th is ,   w e  ch ar ac t er iz e  ea ch   f ac e  b y   a  m atr ix ,   w h o s e  el em en ts   ar e  a  s et  o f   g eo m etr i c  f ea tu r es  ( g e o d esic  d is tan c e   co m p u tin g   b e tw ee n   r ef er en ce   p o in t  an d   o th e r   p o in ts   o f   f a ce   s u r f a ce ) .   T h ese  m atr i ce s   ar e  f in ally   u s ed   to   r e co g n iz e  3 D   f ac es  u n d e r   th e  f r am e w o r k   o f   s p ar s e  r e p r e s en tati o n .   F ig u r e  ( 1 )   i llu s t r at es  th e  s te p s   o f   o u r   p r o p o s e d   m eth o d .   Ou r   s y s te m   is   d iv id ed   o n   th r e e  m ain   s tep s :  P r e p r o c ess in g ,   i n   th is   f ir s t  s tep ,   w e  d is cr eti ze   a  3 D  f ac e   s u r f ac e   u s in g   a  t r ian g u la r   m esh   b y   th e  id ea   o f   d is p la ce d   s u b d iv is i o n   s u r f a ce s   p r o p o s ed   b y   L ee   et   al  [ 21 ]   an d   Xia o x in g   L i  et  al  [ 22 ] ,   an d   w e  d e te ct  au t o m atica lly   th e  r ef e r en c e  p o in t  ( n o s e  ti p ) .   I n   th e  s ec o n d   s t ep   ( f ea tu r e  ex tr ac ti o n ) ,   w e  co m p u te  th e  g eo d esi c  d is tan c e  b etw ee n   th e  r ef e r en ce   p o in t  an d   a l l  o th e r   p o in ts   o f   3 D  f ac e   s u r f ac e  t o   r ep r es en t  th e  3 D  f ac e  im ag e  w ith   a  m atr ix   w h o s e  el em en ts   ar e  g eo d esic  d i s tan ce   v alu es .   T h e   g eo d esi c  d is tan c e  b etw ee n   tw o   p o in ts   o n   a  m esh   s u r f ac e  is   co m p u te d   as  th e  len g th   o f   th e  s h o r test   p ath   co n n e ctin g   th e  tw o   p o in ts   w h i le  r em ain in g   o n   th e  f a ci al  s u r f ac e .   W e  c o m p u te  th e  g e o d es i c  d is tan c e  b e tw ee n   t w o   p o in ts   o n   a  m esh   s u r f ac e  u s in g   th e  J ac o b i  ite r a ti o n s   as  a  s o lu ti o n   o f   th e  E ik o n al  e q u a tio n .   L ea r n in g   an d   C lass if ic ati o n ,   in   th is   s te p   w e  u s e  th r ee   ty p es  o f   class if i ca t io n   alg o r ith m s   s u ch   as:  Neu r al  Netw o r k s   ( NN ) ,   K - Nea r est   Ne ig h b o r   ( KNN )   an d   Su p p o r t  Vec to r   Ma ch in es  ( SV M) .   Fig u r e  ( 1 )   illu s t r ates   th e  s t ep s   o f   o u r   p r o p o s e d   m eth o d .             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                       I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T    Vo l.  6 ,   No .   1 ,   A p r il   20 1 7   :   1 0 ~ 19   12                                                               Fig u r e  1 .   Me th o d o lo g y   A r ch i t ec tu r e       2 . 1 .   3 D  F a ce   Su rf a ce   Su bd iv is io n   Su b d iv i s io n   s u r f ac e  is   c u r v e d   s u r f ac e  d escr ib ed   b y   a  s i m p le  p o l y g o n   co n tr o l  m e s h   an d   s o m e   s u b d iv i s io n   r u le s .   T h e  id ea   o f   r ep r esen tin g   a   s u r f ac e   as   a  d is p lace m en t   f u n ctio n   w a s   f ir s t   i n tr o d u ce d   b y   C o o k   [1 8 ] .   A   s u b d iv is io n   s u r f ac e  i s   g en er ated   b y   iter ati v el y   r e f i n in g   a  co ar s e  co n tr o l  m e s h   d r i v en   b y   a  r e f in e m e n t  o p er ato r .   I n   th is   w o r k ,   w e  d is cr etize   a  3 D  f ac e  s u r f ac e  u s in g   a  tr ian g u lar   m es h   b y   th e   id ea   o f   d is p lace d   s u b d iv i s io n   s u r f ac es p r o p o s ed   b y   L ee   et  al  [ 21 ]   an d   Xiao x in g   L i e t a l [ 22 ].      W e  co n s id er   a  3 D  f ac e  s u r f ac e  d is cr etize d   u s i n g   a  tr ia n g u lar   m e s h   w i th   N  v er tices.  F ig u r e  ( 3 )   s h o w s   a  3 D   f ac e   i m ag e   o f   th e   Sh ap e   R E tr ie v al  C o n te s t  2 0 0 8   ( SHR E C 2 0 0 8 )   d atab ase  w h o s e  o b v er s e  s u r f ac e   is   d is cr etize d   in to   a  tr ian g u lar   m es h .         Fig u r e  2 .   3 D  f ac ial  s u r f ac e  d is cr etize d   o n   tr ian g u lar   m e s h   o f   N  v er tices     A   Pe r s o n   3 D   f a c e   i m a g e   Id e n tity   Pre p r o c e ss in g   - Di s c re ti z e d  o f   3D fac e  s u rfac e     - R e fer e n c e   p o i n t d e te c ti o n     Fea tu r e   Ex tr a c tio n     - G e o d e s i c   d i s ta n c e  c o mp u ti n g     - R e p re s e n tati o n  o f   3D fac e  imag e  b y a ge o d e s i c   d i s tan c e  mat ri x     L ea rning   a nd   Cla s s if ica t io n   - N e u ral   N e tw o rk s     - K - N e are s t N e i g h b o r     - S u p p o rt  V e c to r M ac h i n e s     -   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T     I SS N:  2252 - 8776       Geo d esic D is ta n ce   o n   R iema n n ia n   Ma n ifo ld   u s in g   J a co b i I t era tio n s … ( R a ch id   A h d id )   13     2. 2 .   Ref er ence   P o int  Det ec t i o n   T h e  r ef er en ce   p o in t   ( n o s e   tip )   is   d etec ted   m an u all y   o r   a u t o m a ticall y .   T h er e  ar e  s e v er al   au to m atic  ap p r o ac h es:  L .   B allih i  et  al  a r e  d ev elo p ed   an   au to m atic  al g o r ith m   n o s e  en d   d etec tio n   o f   a  3 D  f ac e  i n   [ 19 ] .   T h is   alg o r it h m   is   b ased   o n   t w o   c u ts   o f   th e  f ac ia l  s u r f ac e.   T h e  f ir s t   is   at  tr a n s v er s e  f ac e  o f   t h e  m as s   ce n ter .   T h e  s ec o n d   cu t  i s   b ased   o n   t h e  m in i m u m   d ep th   p o i n t  o f   t h e  h o r izo n tal  c u r v e  o b tain ed   b y   th e  f ir s t  c u t.  T h e  o u tp u t  o f   t h e  las t  cu t  i s   a  v er t ical  cu r v e  a n d   th e  m i n i m u m   d ep th   o f   t h is   c u r v e  i s   th e  e n d   o f   3 D  f ac e  n o s e.   I n   [ 20 ]   S.  B ah an b in   et  al  u s e  Gab o r   f ilter s   to   au to m at icall y   d e tect  th e  n o s e  tip .   An o th er   m et h o d   h as  b ee n   u s ed   b y   C .   X u   e t  al  i n   2 0 0 4   [ 21 ] ,   th i s   m et h o d   co m p u te s   t h e  e f f ec tiv e   en er g y   o f   ea c h   n ei g h b o r   p ix el,   t h en   b e  d eter m in ed   th e  m ea n   a n d   v ar ian ce   o f   ea ch   n ei g h b o r   p ix el  a n d   u s es  t h e  SVM  to   s p ec if y   p o in t  en d   o f   th e  n o s e .   L . H.   An u ar   e t a l   [ 22 ]   u s e   a  lo c al  g eo m etr y   c u r v a tu r e  a n d   p o in t s ig n at u r e  to   d etec t a   n o s e  ti p   r eg io n   i n   3 D  f ac e   m o d el.   I n   th is   w o r k   w e  h a v e  d etec ted   th e  p o in t  o f   r e f er en c e  p 0   ( n o s e  tip )   m an u all y .  Fi g u r e  1   s u m m ar izes  th e   s tep s   to   d etec t th e  n o s e  t ip   o f   a  3 D  f ac e  an   i m ag e  o f   t h e  d ata b ase  SHR E C 2 0 0 8 :         ( a )                                                                          ( b)                                                                                                   ( c)     Fig u r e  3 .   3 D  f ac e  n o s e  en d   d et ec tio n   s tep s : ( a)   3 D  f ac e  i m ag e;  ( b )   Ma n u al  n o s e  tip   s elec tio n ;  ( c)   R ef er e n ce   p o in t d etec tio n       2 . 3 .   E i k o na l e qu a t io n   T h e  E ik o n al  eq u atio n   i s   o f   t h e   f o r m :           (   )       (   )                                                                                                                                             ( 1)     w h er e:        is   an   o p en   s et  i n   R n   h o u s eb r o k en   li m i t          d en o te  th e  g r ad ien t      | . |   is   t h e  E u clid ea n   n o r m     T h e  J ac o b i  iter atio n   m e th o d   is   a   n u m er ical  m et h o d   f o r   s o lv in g   b o u n d ar y   v a lu e   p r o b le m s   o f   th e   E ik o n al  eq u atio n   [ 23 ,  24 ,  25 ] .   T h e  alg o r ith m   i s   s i m ilar   to   t h e  Dij k s tr a's  al g o r ith m   a n d   u s es  th a t  in f o r m a tio n   f lo w s   o n l y   to   th e  o u ts id e  f r o m   th e  p lan tin g   ar ea .   W e  co n s id er   a  3 D   f ac e  s u r f ac e  d is cr etize d   u s in g   a  tr ian g u lar   m es h   w it h   N  v er tice s .   Fig u r e  ( 3 )   s h o w s   a  3 D  f ac e  i m a g e  o f   t h e  Sh ap e  R E tr iev al  C o n tes t  2 0 0 8   ( SHR E C 2 0 0 8 )   d atab ase  w h o s e  o b v er s e  s u r f a ce   is   d is cr etize d   in to   a  tr ian g u l ar   m e s h .     2 . 4 .   E i k o na l E qu a t io n Discre t iza t io n   T h e   d is cr etize d   eq u atio n   o f   th e  E ik o n al  eq u at io n   is   g i v en   w i th :     {             (   )             (   )   (   )     (       )               (   )                                                    ( 2 )     w h er e,   d ( y,   x)   is   th e  g eo d esic   d is tan ce   an d   U( x )   d ep en d s   o n l y   o n   v al u es  o f   U   o n   n ei g h b o r s   y   w it h   U ( y)   <   U( x ) .   T h is   w ill b e  a  k e y   o b s e  v atio n   i n   o r d er   to   s p ee d   u p   th e  co m p u tatio n   o f   U .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                       I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T    Vo l.  6 ,   No .   1 ,   A p r il   20 1 7   :   1 0 ~ 19   14   T o   c o m p u te  n u m er icall y   a  d is cr ete  g eo d esic  d i s tan ce   m a p ,   w e  s u p p o s e  t h at  t h e  m an i f o ld   Ω   i s   s a m p led   u s i n g   a  s et  o f   p o in t s   *     +               ⊂   Ω .   T h e  m etr ic  o f   t h e  m a n if o ld   is   s u p p o s ed   to   b e  s a m p led   o n   th is   g r id ,   an d   w e  d e n o te  th e  d is cr ete  m e tr ic.                                     W e  d en o te  ε   th e  p r ec is io n   o f   th e  s a m p li n g .   T o   d er iv e  a  d is cr ete  co u n ter p ar t  to   th e  E i k n a l  eq u atio n ,   ea ch   p o in t  x i   i s   co n n ec ted   to   its   n ei g h b o r in g   p o in t s   x j       N eig h ( x i ).   E ac h   p o in t  i s   ass o ciate d   w it h   a  s m al l   s u r r o u n d in g   n ei g h b o r h o o d   B ε (x i ) ,   th at  is   s u p p o s ed   to   b e  a   d is j o in t  u n io n   o f   s i m p le x es  w h o s e    ex tr e m el y   v er tices a r e  th e  g r id   p o in ts   {x i } i .   A   d is ta n ce   m ap   U S(x)   f o r   x     Ω   is   ap p r o x im a ted   n u m er icall y   b y   co m p u ti n g   a  d is cr ete  v ec to r   u   R N   w h er e  ea ch   v alu e  u i is i n te n d e d   to   ap p r o x i m ate  th e  v al u e  o f   U S(xi ) .   T h is   d is cr ete  v ec to r   is   co m p u ted   as  a   s o lu tio n   o f   a  f i n ite   d i m e n s io n a l  f ix ed   p o in t  eq u atio n   t h at   d is cr etize s   ( 2 ) .   T o   th at  en d ,   a  co n tin u o u s   f u n ctio n   u ( x )   i s   o b tain ed   f r o m   t h e  d is cr ete  s a m p les  {u i } i   b y   li n ea r   in ter p o latio n   o v er   th e  tr ia n g le s .   W e  co m p u te  t h e  m i n i m izat io n   i n   ( 2 )   at  t h e  p o in t     x   =  x i   o v er   t h e  b o u n d ar y   o f   B ε (x i )   d ef in ed   i n   ( 3 )   w h er e  ε   is   th e  s a m p lin g   p r ec is io n .   Fu r t h er m o r e,   th e  te n s o r   m etr ic  is   ap p r o x i m ated   b y   a  co n s ta n t  ten s o r   f ield   eq u al  to   T i o v er   B ε (x i ) .   Un d er   th ese  as s u m p tio n s ,   t h e  d is cr et e  d er iv ativ e  f r ee   E ik o n al  eq u at io n   r ea d s       {                                (     )   (   )     (       )                                                                          ( 3 )     Dec o m p o s in g   t h is   m i n i m izati o n   in to   ea c h   tr ian g le  ( i n   2D )   o f   th e  n ei g h b o r h o o d ,   an d   u s i n g   th e  f ac t   th at  u ( y )   is   a f f i n e  o n   ea ch   tr ia n g le,   o n e  ca n   r e - w r ite  t h e  d is cr ete  E ik o n al  eq u at io n   as a   f ix e d   p o in t           (   )                                   w h er e  th e  o p er ato r         (   )         is   d ef in ed   as:               (   )                         (     )                   w h er e ,                                   ,       -        (       )                (       )                             W e  h av e  w r itte n   th is   eq u atio n   f o r   s i m p licit y   i n   th e  2D   ca s e,   s o   th at  ea ch   p o in t  y   is   a  b ar y ce n ter   o f   t w o   s a m p li n g   p o in t s ,   b u t  t h i s   ex ten d s   to   a  m an i f o ld   o f   ar b it r ar y   d i m e n s io n   d   b y   co n s id er in g   b ar y ce n ter s   o f   d   p o in ts .   T h e  d is cr ete  E ik o n al  eq u atio n   is   a  n o n - li n ea r   f ix ed   p o in t  p r o b lem .   O n e  ca n   co m p u te  th e  s o lu t io n   to   th is   p r o b le m   u s i n g   J ac o b i iter atio n s .   On e  ca n   p r o v e  t h at  th e  m ap p i n g   Г   is   b o th   m o n o to n e s   an d   n o n - e x p an d i n g :     {           ̃         (   )         (   ̃   )     (   )       (   ̃   )               ̃                    ̃                                                                                       ( 4)     T h ese  t w o   p r o p er ties   en ab le  th e  u s e  o f   s i m p le  iter atio n s   t h at  co n v er g e  to   th e  s o lu t io n   u   o f   th e   p r o b lem ,   o n e  ca n   ap p l y   t h e  u p d ate  o p er ato r   Г   to   th e   w h o l e  s et  o f   g r id   p o in ts .   J ab o b i  n o n - li n ea r   iter atio n s   in itial ize  u (0)   = 0   an d   th en   co m p u te:     u ( k + 1)   =  Γ ( u ( k ) )     T h e  f ix ed   p o in t p r o p er ty   i s   u s ef u l to   m o n ito r   th e  co n v er g e n ce   o f   iter ativ e  al g o r ith m s ,   s i n c e  o n e  s to p s   iter atio n s   w h en   o n e  h a s   co m p u ted   s o m e  d is ta n ce   u   w it h         (   )                                                                                                          ( 5 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T     I SS N:  2252 - 8776       Geo d esic D is ta n ce   o n   R iema n n ia n   Ma n ifo ld   u s in g   J a co b i I t era tio n s … ( R a ch id   A h d id )   15   An d   w h er e          is   s o m e  u s er - d e f i n ed   to ler an ce .   2 . 5 .   G eo des ic  dis t a nce   T h e  g eo d esic  d is ta n ce   b et w ee n   t w o   p o i n ts ’   p 0   a n d   p   o f   3D   f ac e  s u r f ac e  i s   t h e  s h o r test   p at h   b et w ee n   th e  t w o   p o in t s   w h ile  r e m ai n i n g   o n   t h e  f ac ial  s u r f ac e.   I n   th e  co n tex t  o f   ca lcu lati n g   t h e  g eo d esic  d is tan ce   R .  Ki m m el  a n d   J . A .   Seth ian   [ 23 ]   p r o p o s e  th e  m et h o d   o f   J ac o b i  iter atio n   as  a  s o lu t io n   o f   t h e  E ik o n al  eq u at io n .   T h e  g eo d esic  d is ta n ce   b et w e en   t w o   p o in ts   o n   a  s u r f ac e  i s   ca lc u lated   as   t h e  le n g t h   o f   th e   s h o r test   p at h   co n n ec ti n g   th e  t w o   p o in ts .   Us in g   th e  J ac o b i  iter atio n   al g o r ith m   o n   t h e  tr ian g u lated   s u r f a ce   3D   f ac e,   w e  ca n   co m p u te  t h e  g eo d esic  d is ta n c e  b et w ee n   th e  r e f er en ce   p o in t   p 0   an d   th e  o th er   p o in t ’ s   p   co n s tr u cti n g   t h e  f ac ial   s u r f ac e.   T h e  g eo d esic d is tan ce               b et w ee n   p 0   an d   p   is   ap p r o x im ated   b y   th e  f o llo w i n g   e x p r es s io n :                         (   (         ) )                                                                                                                ( 6 )     w it h :    (           )   is   th e  p ath   b et w ee n   p 0   an d   ac co r d in g   to   th e  s u r f ac e  S   o f   th e  3D   f ac e,   an d     (   (         ) )   is   th e  p ath   len g t h .   T h e  f o llo w in g   Fi g u r e   4   s h o w s   th e  s tep s   f o r   d eter m i n i n g   t h e  g eo d esic  d is tan ce   u s i n g   a  3D   f ac e  im a g e   o f   SHR E C 2 0 0 8   d atab ase.                                                                                          ( a )                                                                                               ( b )                                                                                                 ( c )     Fig u r e  4 .   3 D  f ac e  g eo d esic d is tan ce   co m p u tes Step s : ( a)   R ef er en ce   p o in t d etec tio n ; ( b )   Dis cr etiza tio n   b y   tr ian g u lar   m esh ; ( c)   Geo d esic  d is tan ce   co m p u ti n g       R ep ea tin g   th is   co m p u tatio n   ( g eo d esic  d is tan ce             )   b etw ee n   th e   r ef er en ce   p o in t  p 0   an d   ea ch   p o in t  p   o f   th e  s u r f ac e  S   o f   th e  3D   f a ce ,   th en   w e  co m p u te  a  g eo d esi c  d is tan ce   m atr ix   Ψ :       [ Ψ ]  =  δij  =   [                               ]       w it h ,          δ ij   =              T o   r ea lize  o u r   3D   f ac e  r ec o g n itio n   s y s te m ,   w e  u s e  t h e  P r in cip al  C o m p o n en t  A n a l y s is   ( P C A )   a n d   L i n ea r   Dis cr i m i n an t  A n a l y s is   ( L D A )   f o r   w r iti n g   s p ac e  o f   t h e  g eo d esic  d is ta n ce   m a tr ix   [ Ψ ] .   T o   r ea lize  o u r   3 D  f ac e  r ec o g n itio n   s y s te m ,   w e  u s e  t h r ee   t y p e s   o f   cla s s i f ica t io n   alg o r it h m s :  t h e  Ne u r al  Net w o r k s   ( NN) ,   k - Nea r est Ne ig h b o r   ( KNN)   an d   Su p p o r t V ec to r   Ma ch in es ( SV M) .       3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S     I n   th is   s ec tio n   w e  m a k e  a  s er ies  o f   s i m u latio n   to   ev al u ate  th e  e f f ec t iv e n es s   o f   th e   p r o p o s ed   ap p r o ac h .   T h ese  r esu lts   w er e  p er f o r m ed   b ased   o n   SHR E C   2 0 0 8   d atab ase.   T h is   d atab ase  c o n tain s   to tal  o f   4 2 7   s ca n s   o f   6 1   s u b j ec ts   ( 4 5   m a le s   an d   1 6   f e m ales) ,   f o r   ea ch   o f   th e s e  6 1   s u b j ec ts   7   d if f er en t   s ca n s ,   n a m el y   t w o   “f r o n tal”,   o n e  “ lo o k - u p ”,   o n e  “ lo o k - d o w n ”,   o n e  “ s m ile”,   o n e  “ la u g h ”  an d   o n e  “ r a n d o m   ex p r ess io n ”  [ 26 ,  27 ] .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                       I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T    Vo l.  6 ,   No .   1 ,   A p r il   20 1 7   :   1 0 ~ 19   16         Fig u r e  5 .   E x a m p le  3 D  f ac e  i m ag es o f   t h e  d atab ase  SH R E C 2 0 0 8 .       Fig u r e  6   g iv e  th e  s i m u lat io n   r esu lt s   o b tain ed   b y   t h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h .   T h is   f ig u r e  ( 6 )   s h o w s   th e   r ec o g n itio n   r ate  f o u n d   b y     th e  f ir s t  m et h o d   u s ed   in   o u r   3 D  f ac e  r ec o g n itio n   s y s te m   s u c h   as  Geo d esic  Dis tan c e   u s i n g   J ac o b i  I ter atio n   ( GD - J I )   an d   P r in cip al  C o m p o n e n t  An al y s i s   ( P C A )   f o r   ch ar ac ter s   e x tr ac tio n ,   w it h   th r ee   alg o r ith m s   o f   cla s s i f icatio n :   Neu r al  Net w o r k s   ( NN) ,   k - Nea r est  Nei g h b o r   ( KNN)   a n d   Su p p o r t  Vec to r   Ma ch i n e s   ( SV M) .   T h e  r esu lt s   o b tain ed   b y   o u r   3 D  f ac e  r ec o g n itio n   s y s te m   s h o w s   t h a t  o u r   m e th o d s   ar e   f ea s ib le,   a n d   p r esen t   th e   b est   r ec o g n itio n   r ate  ( 9 8 , 6 %)  u s i n g   SVM  c lass if ier   f o r   SH R E C   2 0 0 8     d atab ase  i m a g es.           Fig u r e  6 .  R ec o g n i tio n   R ate  f o r   SHR E C 2 0 0 8   i m a g es  u s i n g   G D - JI +P C A   a n d   t h r ee   clas s i f ica tio n   alg o r it h m s   ( NN,   KNN  an d   SVM)       I n   t h is   s ec o n d e  e x p er i m e n t,  t h e  f ea t u r es  w er e  e x tr ac ted   u s in g   Geo d esic  D is ta n ce   co m p u ti n g   w it h   J ac o b i  I ter atio n s   ( GD - J I )   an d   L i n ea r   Dis cr i m in a n t  An al y s i s   ( L D A ) .   T h e  s i m u latio n   r es u lt s   o f   th i s   m et h o d   ar e   p r esen ted   in   Fi g u r e  7 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T     I SS N:  2252 - 8776       Geo d esic D is ta n ce   o n   R iema n n ia n   Ma n ifo ld   u s in g   J a co b i I t era tio n s … ( R a ch id   A h d id )   17       Fig u r e  7 .  R ec o g n i tio n   R ate  f o r   SHR E C 2 0 0 8   i m a g es  u s i n g   G D - JI + L D A   a n d   t h r ee   clas s i f ic atio n   alg o r ith m s   ( NN,   KN N  an d   SV M)       Fig u r e  7   s h o w s   t h e  r ec o g n iti o n   r ate  f o u n d   b y     th e  f ir s t  m et h o d   u s ed   in   o u r   3 D  f ac e  r ec o g n it io n   s y s te m   s u c h   a s   Geo d esic   Dis t an ce   u s i n g   J ac o b i  I ter atio n   a n d   L i n ea r   Di s cr i m in a n t   A n a l y s is   ( GD - JI   +  L D A )   f o r   ch ar ac ter s   e x tr ac tio n ,   w i t h   t h r ee   class if ica tio n   al g o r ith m s :  Neu r al  Ne t w o r k s   ( N N) ,   k - Nea r est  Nei g h b o r   ( KNN)   an d   Su p p o r t  Vec to r   Ma ch in e s   ( SVM) .     T h e  r esu lts   o b tain ed   b y   o u r   3 D  f ac e  r ec o g n itio n   s y s te m   s h o w s   th is   m et h o d   ( GD+ L D A )   p r es en t  th e  b est  r ec o g n itio n   r ate  u s i n g   SVM  clas s i f icatio n   al g o r ith m   w it h   9 6 , 4 0 %   r esp ec tiv el y   f o r   i m a g e s   o f   SH R E C   2 0 0 8     d atab ase .           Fig u r e  8 .  C o m p ar ativ e  s tu d y   o f   o u r   m et h o d s   GD - JI + PC A   a n d   GD - JI + L D A   u s i n g   t h r ee   cla s s i f icatio n   alg o r ith m s   ( NN,   KN N  an d   SV M)       I n   th is   p a p er ,   a  n u m b er   o f   f a c e  r e c o g n iti o n   alg o r ith m s   h av e  b e en   d es cr ib e d   s u ch   as:  GD - J I +P C A   an d   GD - J I +L DA   L DA  u s in g   th r ee   class if i ca t io n   a l g o r ith m s   ( NN,   KNN  an d   SVM ) .   T h ese  m eth o d s   h av e  b e en   v er if ie d   o n   th e  SHR E C   2 0 0 8   d at a b ase ,   an d   th e  test in g   p r o t o co ls   u s e d   in   th e  ex p e r im en ts   ar e  alm o s t  th e  s am e,   s o   th a t  a   d ir ec t   c o m p ar is o n   o f   th e  r esu lts   r e p o r te d   in   th ese   w o r k s   is   p o s s ib le .   I n   Fig u r e  8   w e  g iv e  a  c o m p ar is o n   o f   th ese  f a ce   r e co g n it io n   alg o r ith m s .   Fig u r e  8   s h o w s   a  co m p ar is o n   r ec o g n iti o n   r at e  o f   th es e   f ea tu r es  ex t r ac ti o n   alg o r ith m s   ( GD - J I + P C A   an d   GD - J I +L DA   L DA )   u s in g   SHR E C   2008   d at ab as e  im ag es.  T h i s   co m p a r at iv e  s tu d y   g iv e s   th e  b est  r ec o g n iti o n   r at e  ( 9 8 . 6 % )   w as  p r esen te d   f o r   GD - J I + P C A   u s in g   SVM  class if ie r ,   th e n   th is   m eth o d   w as a ls o   b e tte r   th an   o th er   t r e e  a p p r o ac h es .         4.   CO NCLU SI O N     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                       I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T    Vo l.  6 ,   No .   1 ,   A p r il   20 1 7   :   1 0 ~ 19   18               I n   th is   w o r k ,   w e  h av e  p r e s en te d   a  3 D  f a ce   r ec o g n it io n   s y s te m   b ased   o n   th e  co m p u tat io n   o f   th e   g eo d esi c  d is t an ce   b etw ee n   th e  r ef e r en c e  p o in t  an d   th e  o t h er   p o in ts   in   th e   3 D   f ac e  s u r f ac e   u s in g   J a co b i   ite r at io n s .   F o r   G eo d esic  d is tan ce s   s p ac e  m atr ice s   r ed u ctio n ,   w e   u s ed   P r in cip al  C o m p o n en t   An al y s i s   ( P C A )   or   L i n ea r   Di s cr i m in a n t  An al y s is   ( L D A )   al g o r ith m s .   Fo r   th e  c la s s if y in g   s tep s   w e  h av e  im p lem en te d   alg o r ith m s   as   NN,   KN N  an d   S VM .   S im u latio n   r esu l ts   s h o w   u s   a  b ette r   r ec o g n iti o n   r a te  ( 9 8 . 6 % )   f o r   w as  p r esen t ed   f o r   G D - J I + P C A   u s in g   SVM  c lass if i er ,   th e n   th is   m eth o d   w as  also   b et ter   th an   o th e r   t r e e  a p p r o ac h es .   I n   f u tu r e   w o r k ,   w e   w ill  tak e  a  3 D  f ac e  r e c o g n iti o n   s y s te m   b y   an aly zin g   th e  is o - g eo d esic  cu r v es  u s in g   R iem a n n ian   g eo m etr y   an d   co m p a r e   th ese   r esu lts   w ith   th o s e  o b tain ed   b y   th is   m eth o d .       RE F E R E NC E S     [1 ]   C.   Ch u a ;  F .   Ha n ;   Y.K.  Ho   ,  “ 3 D  h u ma n   fa c e   re c o g n i ti o n   u si n g   p o i n t  sig n a t u re , ”   IEE E  In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Au to m a ti c   F a c e   a n d   Ge stu re   Rec o g n it io n ,   p p . 2 3 3 – 2 3 8 ,   2 0 0 0 .   [2 ]   B.   Ac h e r m a n n ;   H.  Bu n k e   ,  “ Cla ss if y in g   ra n g e   ima g e s  o f  h u m a n   fa c e s  wit h   Ha u s d o rff  d ista n c e , ”   in :  1 5   th   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   P a tt e rn   Rec o g n it io n ,   p p .   8 0 9 – 8 1 3 ,  S e p tem b e r  2 0 0 0 .   [3 ]   A . B.   M o re n o ;   A ´   n g e l  S a ´ n c h e z ;  J.F .   V e ´ lez ;   F . J.  Dı´ a z   ,  “ Fa c e   re c o g n i ti o n   u si n g   3 D  s u rfa c e - e x tra c ted   d e sc rip to rs , ”   i n :  Irish   M a c h i n e   V isio n   a n d   Ima g e   Pro c e ss in g   Co n f e re n c e   ( IM VIP   2 0 0 3 ),   S e p tem b e r  2 0 0 3 .   [4 ]   Y.  L e e ;  K.  P a rk ;  J.   S h im ;   T .   Yi   ,  “ 3 D  f a c e   re c o g n i ti o n   u sin g   sta ti stica l   mu lt i p le  fe a tu re s  f o r  t h e   lo c a l  d e p t h   in fo rm a ti o n , ”   in :  1 6 th   I n ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   V isio n   In ter f a c e ,   Ju n e   2 0 0 3 .   [5 ]   G .   M e d io n i;   R.   W a u p o ti tsc h   ,  “ Fa c e   re c o g n it io n   a n d   mo d e li n g   in   3 D, ”   i n :  IEE E  I n ter n a ti o n a l  W o rk sh o p   o n   An a lys is  a n d   M o d e li n g   o f   Fa c e s a n d   Ge stu re s ( AM FG  2 0 0 3 ),   p p .   2 3 2 – 2 3 3 ,   Oc t o b e r  2 0 0 3 .   [6 ]   C.   X u ;  Y.  W a n g ;  T .   T a n ;   L .   Qu a n   ,  Au t o ma ti c   3 D  fa c e   re c o g n i ti o n   c o mb in in g   g lo b a l  g e o me tric  fea tu re s  wit h   lo c a l   sh a p e   v a ri a ti o n   in f o rm a ti o n , ”   i n :   S ixth   I n ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   Au to ma ted   F a c e   a n d   Ge stu re   R e c o g n it i o n ,   p p .   308 – 3 1 3 ,  M a y   2 0 0 4 .   [7 ]   X .   L u ;  D.  C o lb ry ;   A . K.  Ja in   ,  “ M a tch i n g   2 . 5 D  s c a n s   fo r   fa c e   re c o g n it io n , ”   i n :  I n ter n a t io n a l   Co n fer e n c e   o n   Pa tt e r n   Rec o g n it io n   ( ICPR   2 0 0 4 ) ,   p p .   3 6 2 – 3 6 6 ,   2 0 0 4 .   [8 ]   G .   P a n ;  S .   Ha n ;  Z.   W u ;   Y.  Wan g ,   “ 3 D  fa c e   re c o g n it io n   u sin g   ma p p e d   d e p t h   ima g e s,”   in :  IEE E  W o rk sh o p   o n   F a c e   Rec o g n it io n   Gr a n d   C h a ll e n g e   Ex p e rime n ts,   Ju n e   2 0 0 5 .   [9 ]   Y.  L e e ;  H.  S o n g ;  U.  Ya n g ;   H.  S h in ;  K.  S o h n   ,   “ L o c a l  fea t u re   b a se d   3 D  f a c e   re c o g n it i o n , ”   i n :  In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Au d io -   a n d   Vi d e o   b a se d   Bi o me tric  Per so n   Au th e n ti c a ti o n   ( AV BP A  2 0 0 5 ) ,   L NCS,   v o l.   3 5 4 6 ,   p p .   909 – 9 1 8 ,   Ju ly   2 0 0 5 .   [1 0 ]   Y.  W a n g ;  G .   P a n ;  Z .   W u ;  Y.  W a n g   ,   “ Ex p lo ri n g   fa c i a l  e x p re ss io n   e ff e c ts  in   3 D  fa c e   re c o g n it i o n   u s in g   p a rt ia l   IC, ”   in   P.   Na ra y a n a n   ( e d . ),   Co mp u ter   Vi sio n   ˝ U  ACC V  2 0 0 6 ,   ( 3 8 5 1 )  5 8 1 - 5 9 0   o f  L e c t u re   No tes   in   Co mp u ter   S c ien c e ,   S p rin g e r  Be rli n /He id e lb e rg ,   2 0 0 6 .   [1 1 ]   C.   S a m ir;   A .   S riv a sta v a ;  M .   Da o u d i  ,   “ T h re e -   Dim e n sio n a l  F a c e   Re c o g n it io n   Us in g   S h a p e s  o f   F a c ial  Cu rv e s,”   In   IEE E  T ra n sa c ti o n s O n   P a tt e rn   A n a lys is  A n d   M a c h in e   I n telli g e n c e ,  p p . . 1 8 5 8 - 1 8 6 3 ,   2 0 0 6 .   [1 2 ]   S .   F e n g ;  H.  Kri m ;  I. A   Ko g a n   ,  “ 3 D  fa c e   re c o g n it io n   u sin g   e u c li d e a n   in teg r a l  in v a ri a n ts  sig n a t u re . ”   In   S S P  ’0 7 :   IEE E/ S P   1 4 th   W o rk sh o p   o n   S ta ti s ti c a l  S ig n a l  Pro c e ss in g ,   1 5 6 – 1 6 0 ,   M a d iso n ,   W I,   USA   ,   2 0 0 7 .   [1 3 ]   S .   Ja h a n b i n ;  H.  C h o i ;   Y .   L iu ,   A .   C.   Bo v ik   ,   “ T h re e   d ime n si o n a l  fa c e   re c o g n it io n   u si n g   is o - g e o d e sic   a n d   iso - d e p t h   c u rv e s,”   In   B T AS   ’0 8 :  Pro c e e d in g s  o f   t h e   IEE E   S e c o n d   I n t e rn a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Bi o me trics   T h e o ry ,   Ap p li c a ti o n s  a n d   S y ste ms ,   A rli n g to n ,   V i rg in ia,  USA ,   2 0 0 8 .   [1 4 ]   X .   Ha n ;  H.  Ug a il ;  I.   P a lm e r  ,   “ M e th o d   o f   Ch a ra c terisin g   3 D   F a c e s  Us in g   G a u ss ian   Cu rv a tu re , ”   In   IE EE ,   2 0 0 9 .   [1 5 ]   H.  d rira ;  B.   Be n   Am o r;  A .   S riv a st a v a ;  M .   D a o u d i  ,   “ A  Ri e ma n n ia n   An a lys is  o f  3 D No se   S h a p e s F o r P a rtia l  Hu m a n   Bi o me trics , ”   In   1 2 th   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   C o mp u ter   Vi sio n   ( ICCV),   IEE E,   2 0 0 9 .   [1 6 ]   A .   M a a lej;   B.   B e n   Am o r;  M .   Da o u d i;   A .   S riv a sta v a ;  S .   Be rre tt i  ,   “ L o c a l   3 D  S h a p e   An a lys is  fo r  Fa c ia l  Exp re ss io n   Rec o g n it io n , ”   I n   IE EE ,   I n ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   P a tt e rn   Rec o g n it io n ,   2 0 1 0 .   [1 7 ]   Bro n ste in   A .   M ; ,   Bro n ste in   M .   M . ; ,   Kim m e l   R.   ,   “ Th re e d i m e n si o n a l  f a c e   re c o g n it io n , ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   Co mp u ter   V isio n ,   v o l. 6 4 ,   n o . 1 ,   p p . 5 – 3 0 ,   2 0 0 5 .   [1 8 ]   C.   X u ;  Y.  W a n g ;  T .   Tan ;  L .   Qu a n   ,  “ Ro b u st  n o se   d e tec ti o n   in   3 D   fa c ia l  d a ta   u sin g   lo c a l  c h a ra c te ristics , ”   Ima g e   Pro c e ss in g ,   ICIP   ' 0 4 .   2 0 0 4   I n ter n a ti o n a l   Co n fe re n c e   o n ,   v o l. 3 ,   p p .   1 9 9 5 - 1 9 9 8 ,   2 0 0 4 .   [1 9 ]   L . H.  A n u a r;  S .   M a sh o h o r;  M .     M o k h tar;  W . A .   W a n   A d n a n   ,   “ No se   T ip   Re g io n   De tec ti o n   i n   3 D  F a c ial  M o d e l   a c ro ss   L a r g e   P o se   V a riatio n   a n d   F a c ial  Ex p re ss io n , ”   IJ CS I  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Co mp u ter   S c ien c e   Iss u e s ,  v o l. 7 ,   Is s u e   4 ,   n o . 4 ,   Ju ly   2 0 1 0 .   [2 0 ]   S .   Ja h a n b i n ;  H.  Ch o i;   Y.    L iu ;  A.  C.   Bo v ik   ,   “ T h re e   Dim e n sio n a l   Fa c e   Rec o g n it io n   Us in g   Iso - Ge o d e sic   a n d   Iso - De p th   Cu rv e s,”   Bio m e tri c s:  T h e o ry ,   A p p li c a ti o n s  a n d   S y ste m s ,   2 0 0 8 .   BT A S   2 0 0 8 ,   2 n d   IE E E  In tern a ti o n a l  Co n f e re n c e   o n ,   2 0 0 8 .   S S IA I  2 0 0 8   ,   p p .   1   -   6 ,   S e p t.   2 9   2 0 0 8 - Oc t.   1   2 0 0 8 .   [2 1 ]   A .   S a li m a ;  S .   S a li m ;  T .   A .   A b d e l m a li k   ,   “ A   S u rv e y   o f   A p p ro a c h e s  f o r  Cu rv e   Ba se d   F a c ial  S u rf a c e   Re p re se n tatio n s   F o r  T h re e - Dim e n sio n a l  F a c e   Re c o g n it io n . ”     [2 2 ]   R.   Ki m m e l;   J.   A .   S e th ian   ,   “ Co mp u ti n g   g e o d e sic   o n   ma n if o ld s,”   i n   Pro c .   US   Na ti o n a l  Aca d e my   o f  S c ien c e ,   v o l.   9 5 ,   p p .   8 4 3 1 – 8 4 3 5 ,   1 9 9 8 .   [2 3 ]   X a v ier  De sq u e sn e s;  A b d e rra h im  El m o a taz ;   Oliv ier  Léz o ra y , ”   Ei k o n a l  e q u a ti o n   a d a p tatio n   o n   w e ig h ted   g ra p h s:  f a st   g e o m e tri c   d iff u sio n   p ro c e ss   f o r  l o c a l  a n d   n o n   - lo c a l  im a g e   a n d   d a t a   p ro c e ss in g , ”   J o u rn a l   o f   M a th e ma ti c a l  Ima g i n g   a n d   Vi si o n   4 6 ,  v o l . 2 ,   p p .   2 3 8 - 2 5 7 ,   2 0 1 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T     I SS N:  2252 - 8776       Geo d esic D is ta n ce   o n   R iema n n ia n   Ma n ifo ld   u s in g   J a co b i I t era tio n s … ( R a ch id   A h d id )   19   [2 4 ]   Ca rli n i,   E. ;  F a lco n e ;  M . ,   F o rc a d e l;   N.,   M o n n e a u   ,   “ R. :  Co n v e rg e n c e   o f  a   g e n e ra li z e d   f a st - m a rc h in g   m e th o d   f o r  a n   e ik o n a l  e q u a ti o n   w it h   a   v e lo c it y - c h a n g in g   sig n , ”   S IAM   J .   N u me r.  A n a l .   4 6 ,   pp. 2 9 2 0 –   2 9 5 2 ,   2 0 0 8 .   [2 5 ]   F ra n k   B .   ter  Ha a r;  M o h a m e d   D a o u d i ;  Re m c o   C  ,   V e lt k a m p :  S Ha p e   REt riev a l  Co n tes t  2 0 0 8 :  3 D  F a c e   S c a n s .  “ S h a p e   M o d e li n g   a n d   Ap p li c a ti o n s,  2 0 0 8 .   S M I  2 0 0 8 .   IEE E  In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n ,   4 - 6   Ju n e   2 0 0 8 .   [2 6 ]   Brian   Am b e rg ;  Re in h a rd   Kn o t h e ;  T h o m a s  V e tt e r  ,   “ S HREC’ 0 8   En try :  S h a p e   Ba se d   F a c e   Rec o g n it io n   wit h   a   M o rp h a b le  M o d e l , ”  S h a p e   M o d e l in g   a n d   A p p l ica ti o n s,  2 0 0 8 .   S M I  2 0 0 8 .   IEE E   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n ,  p p . 4 - 6  Ju n e   2 0 0 8 .   [2 7 ]   C.   S a m ir;   M .   Da o u d i;   A .   S riv a sta v a   ,   “ A  Fra me wo rk   o f  C a lcu lu s  o n   F a c ia l  S u rf a c e s,”   In   1 4 t h   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o f  Im a g e   A n a lys is  a n d   Pro c e ss in g   -   W o rk sh o p s   ,   ICIA P W   ,   2 0 0 7 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.