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Zusammenfassung:
Gesichter zu erkennen und zu identifizieren ist eine extrem wichtige soziale Fähigkeit, die der Mensch geradezu mühelos im tagtäglichen Leben anwendet. Wenn wir zum Beispiel an einem überfüllten Bahnhof nach einer bekannten Person suchen, werden wir vielleicht zunächst nach Personen mit bestimmter Kleidung, Statur und Frisur suchen. Letztlich jedoch ist es das Gesicht, welches die letzten Zweifel an der Identität einer Person zerstreut. Diese Tatsache machen sich auch automatische Sicherheitssysteme zunutze, indem sie Photos von Gesichtern analysieren. Aber können einzelne Bilder von Gesichtern tatsächlich die gesamte identitätsspezifische Information erfassen, die Gesichter zur Verfügung stellen?
Gesichter sind dreidimensionale Objekte, die sich ständig in Bewegung befinden. Wenn wir reden oder lachen bewegen sich unsere Gesichter in rigider und nicht-rigider Art und Weise. Nicht-rigide Gesichtsbewegungen sind Deformationen des Gesichts, z.B. Gesichtsausdrücke. Rigide Gesichtsbewegungen umfassen Rotation und Translation des ganzen Kopfes. Während es bekannt ist, dass solche Gesichtsbewegung die nicht-verbale Kommunikation unterstützen, ist es weniger klar welche Rolle Gesichtsbewegung bei der Gesichtserkennung spielt. Jede Person bewegt ihr Gesicht auf ihre ganz eigene Art und Weise. Verwendet das menschliche Gehirn solche individuellen Unterschiede in der Gesichtsmimik, um Gesichter zu erkennen und zu unterscheiden?
Die vorliegende Arbeit zeigt einerseits auf, dass auch individuelle Gesichtsbewegung eine wichtige Rolle für die menschliche Gesichtserkennung spielt, und zeigt andererseits Möglichkeiten, wie Gesichtsbewegung und Änderungen in der Ansicht innerhalb eines multi-dimensionalen Gesichter-Raumes repräsentiert sein können.
