人臉識(shí)別中的光照問題研究.pdf

1、人臉識(shí)別研究就是要賦予計(jì)算機(jī)根據(jù)人臉面孔識(shí)別人物身份的能力,該研究具有重要的理論價(jià)值和巨大的應(yīng)用前景。經(jīng)過四十多年的發(fā)展,人臉識(shí)別研究已經(jīng)取得了重大進(jìn)展,但仍存在一些不盡人意的地方,還需要解決光照變化、姿態(tài)變化、表情變化等問題。
　　本文主要關(guān)注于人臉識(shí)別中的光照問題,分析了光照變化影響人臉識(shí)別的原因,概述了人臉識(shí)別中光照問題的研究現(xiàn)狀,針對(duì)目前解決方法中的一些缺點(diǎn),從圖像預(yù)處理、提取光照不敏感特征、圖像預(yù)處理方法與光照不敏感特征

2、結(jié)合三個(gè)方面對(duì)光照問題進(jìn)行了研究,主要做了如下工作:
　　1)實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析了分塊直方圖匹配、分塊直方圖均衡化和對(duì)比度受限直方圖均衡化這三種處理效果較好的基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)的光照預(yù)處理方法,結(jié)果表明當(dāng)人臉圖像存在陰影時(shí),這三種方法對(duì)陰影的削弱能力有限,并且在處理中增強(qiáng)了噪聲。
　　2)基于 Retinex理論的光照正則化方法削弱陰影的能力總體上比基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)的人臉預(yù)處理方法好,但這類方法在人臉圖像存在較強(qiáng)陰影時(shí),易在

3、陰影邊緣處產(chǎn)生光暈現(xiàn)象,光暈現(xiàn)象的產(chǎn)生嚴(yán)重的影響了后續(xù)的人臉識(shí)別。針對(duì)這一問題提出了基于 L2范數(shù)約束的總變分模型(TVL2)的對(duì)數(shù)域光照正則化方法 LogTVL2,由于TVL2具有較好的邊緣保持能力,所提出的LogTVL2方法能較好的削弱光暈現(xiàn)象。從處理效果、處理耗時(shí)和識(shí)別率三個(gè)方面,將 LogTVL2與 MSR、LogDCT和SQI這三種典型方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較,驗(yàn)證了LogTVL2光照正則化方法的有效性。
　　3)現(xiàn)有光照預(yù)處

4、理方法均沒有考慮輸入人臉圖像的光照情況,而是對(duì)它們進(jìn)行相同的處理。當(dāng)人臉圖像存在較大的光照變化時(shí),現(xiàn)有的光照預(yù)處理方法均能在一定程度上削弱光照的變化,提高識(shí)別率,但是對(duì)于光照比較均勻的人臉圖像,這些處理方法卻帶來了負(fù)面影響。針對(duì)這一問題,提出了“人臉圖像光照質(zhì)量指數(shù)”,人臉圖像光照質(zhì)量指數(shù)定義為待測(cè)人臉圖像的光照估計(jì)圖像與參考人臉圖像的光照估計(jì)圖像的相似度,參考人臉圖像的光照條件是均勻或近似均勻的,通過保留人臉圖像離散余弦變換的部分低頻

5、系數(shù)估計(jì)人臉的光照?qǐng)D像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能較好的定性衡量人臉圖像光照不均勻程度。根據(jù)輸入人臉圖像的光照質(zhì)量指數(shù)可以判斷該圖像是否需要經(jīng)過預(yù)處理,避免預(yù)處理方法對(duì)光照情況較好的人臉圖像帶來負(fù)面效應(yīng)。
　　4)人臉面部對(duì)象的輪廓是進(jìn)行人臉識(shí)別的重要特征,并且它對(duì)光照具有一定的不敏感性,梯度是刻畫這些輪廓的一種重要方式,基于 Retinex理論和圖像處理的角度,分析比較了對(duì)數(shù)域梯度、對(duì)數(shù)域垂直梯度及對(duì)數(shù)域水平梯度的光照不敏感性,并提

6、出在決策級(jí)將三者加權(quán)融合,優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),提高對(duì)光照變化的不敏感性,并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)該方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　5)結(jié)合前面提出的方法,提出了健壯的鏈?zhǔn)教幚矸椒?首先計(jì)算輸入人臉圖像的光照質(zhì)量指數(shù),根據(jù)計(jì)算值確定輸入人臉圖像是否需要進(jìn)行光照預(yù)處理,若需要,則利用提出的LogTVL2進(jìn)行光照正則化處理,然后提取梯度方向、梯度幅度特征,然后將梯度方向與梯度幅度特征在決策級(jí)別融合,進(jìn)行識(shí)別;若不需要,則直接利用正則化相關(guān)進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明 L