人臉圖像的光照和清晰度質(zhì)量無參考評價及應(yīng)用.pdf

1、人臉圖像在拍攝、壓縮和傳輸過程中往往會存在不同程度的降質(zhì)。通過人臉圖像質(zhì)量評價，可有效限制低質(zhì)量的人臉圖像輸入到人臉識別算法或系統(tǒng)中，從而有效提高人臉識別的性能。由于在人臉識別實際應(yīng)用中，一般無法得到高質(zhì)量的人臉參考圖像，因此，對人臉圖像質(zhì)量的評價需采用無參考評價。很顯然人臉圖像質(zhì)量的無參考評價研究難度較大，故而它也是圖像質(zhì)量評價領(lǐng)域的熱點研究問題。
　　光照和清晰度失真對人臉識別性能的影響較大。現(xiàn)有的人臉圖像光照質(zhì)量評價方法對光

2、照失真如光照對稱性和光照強度缺乏整體的考慮。另外，在人臉圖像清晰度質(zhì)量的評價方面，基于人類視覺系統(tǒng)相關(guān)特性的評價方法更符合人眼主觀評價機制，使之成為圖像清晰度質(zhì)量評價頗具特色的研究方向?；诖?，本文展開對人臉圖像的無參考光照質(zhì)量評價和清晰度質(zhì)量評價的相關(guān)研究。
　　本文的主要研究內(nèi)容如下：
　?、僭谡{(diào)研了人臉圖像質(zhì)量評價方法的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，本文分析和研究了人臉圖像的主客觀質(zhì)量評價方法。在介紹國際標準組織已通過并公布

3、的人臉圖像質(zhì)量標準后，從光照質(zhì)量和清晰度質(zhì)量兩個角度開展了人臉圖像的無參考質(zhì)量評價研究。
　?、谘芯苛巳四槇D像的無參考光照質(zhì)量評價方法。首先分析人臉圖像的光照失真。然后，基于人臉對稱性對通用圖像質(zhì)量指標進行改進，提出一種相關(guān)性加權(quán)的光照對稱性評價方法。然而，光照對稱評價無法反映光照強度的特性。進而，通過對光照變化圖像的灰度直方圖分析，提出一種計算人臉圖像全局光照強度的方式。最后，本文提出以乘積的方式融合光照對稱性與全局光照強度，從

4、整體上實現(xiàn)了無參考人臉圖像光照質(zhì)量評價。在相關(guān)人臉圖像庫的實驗驗證了，本文提出方法與主觀評價結(jié)果有較好的一致性。
　?、垩芯苛巳四槇D像清晰度質(zhì)量的無參考評價方法。在明確人臉圖像清晰度和模糊度概念的異同并分析清晰度質(zhì)量評價方法的性能評價指標后，基于人類視覺系統(tǒng)特性和邊緣檢測研究了一種人臉圖像清晰度質(zhì)量無參考評價方法。該方法首先根據(jù)人類視覺系統(tǒng)相關(guān)特性對人臉圖像進行亮度掩蓋和空間復(fù)雜度掩蓋；然后通過小波變換提取不同分辨率下的人臉圖像的

5、邊緣輪廓圖，并使用心理函數(shù)和恰可感知模糊模型求取不同分辨率下的感知邊緣圖；最后，統(tǒng)計每一級感知邊緣圖的感知邊緣像素總數(shù)和在每一級分辨率水平下的感知模糊像素總數(shù)，將二者的比例作為感知模糊質(zhì)量因子，求取感知模糊質(zhì)量因子在每一級分辨率下的權(quán)值，用平均加權(quán)方式得到清晰度質(zhì)量分數(shù)。通過相關(guān)人臉圖像庫的實驗表明，本文的方法在評價具有高斯模糊和散焦模糊的人臉圖像的清晰度時性能較好。
　?、苋四槇D像的無參考光照質(zhì)量和清晰度質(zhì)量評價方法在人臉識別中

6、的應(yīng)用。首先，使用本文提出的無參考光照質(zhì)量和清晰度質(zhì)量評價計算人臉圖像光照質(zhì)量分數(shù)和清晰度質(zhì)量分數(shù)，根據(jù)實驗設(shè)定質(zhì)量分數(shù)閾值，剔除掉部分質(zhì)量差的人臉圖像。然后，將質(zhì)量較好的人臉圖像作為人臉識別算法或系統(tǒng)的輸入圖像。通過對有無質(zhì)量評價的人臉識別效果的比較，得出本文提出的人臉圖像質(zhì)量評價方法是有效的。本文在Extended Yale B人臉庫和CMU PIE人臉庫上開展基于人臉圖像光照質(zhì)量無參考評價的識別實驗。在***公安局提供的人臉圖像庫