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Alexandra Mielke

• This thesis seeks to contribute to the standardization of characterization methods for Time-of-Flight (ToF) cameras, especially in the field of their suitability for facial biometric applications. Building on previous work, this work proposes methods to determine sharpness, resolution, distortion, influence of material remission and measurement angle on the measurement error. The methods are tested on three ToF cameras and one active stereo camera. Key findings include the applicability of the ISO 12233:2023 slanted edge method for 3D camera sharpness and enhancements to the Böhler-star method for 3D resolution. The study presents a first-time comprehensive analysis of material remission and angle impacts on measurement errors. The methods reliably characterize 3D camera suitability for biometrics, applicable to both ToF and active stereo cameras. Overall the 3D camera performance can be effectively summarized in 24 key metrics, providing robust evaluations for biometric applications.
• Diese Arbeit behandelt die Entwicklung von zuverlässigen und objektiven Metriken zur Charakterisierung von 3D Kameras auf ihre Eignung für gesichtsbiometrische Anwendungen. Aufbauend auf vorangegangenen Arbeiten werden Methoden zur Bestimmung von Schärfe, Auflösung, Verzeichnung, Einfluss von Materialremission und Messwinkel auf den Messfehler vorgeschlagen. Die Methoden werden an drei ToF-Kameras und einer aktiven Stereokamera getestet. Zu den wichtigsten Ergebnissen gehören die Anwendbarkeit der ISO 12233:2023 Slanted-Edge Methode für die 3D-Kameraschärfe und Verbesserungen der Böhler-Stern-Methode für die 3D-Auflösung. In der Studie wird erstmals eine umfassende Analyse der Auswirkungen von Materialremission und -winkel auf den Messfehler durchgeführt. Es wird gezeigt, dass die Methoden zuverlässig die Eignung von 3D-Kameras für die Biometrie charakterisieren und sowohl für ToF- als auch für aktive Stereokameras anwendbar sind. Unter Anwendung von 24 Schlüsselmetriken kann die Performanz von 3D Kameras effektiv zusammengefasst werden, was robuste Bewertungen für biometrische Anwendungen ermöglicht.