人臉光照矯正算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著生活智能化程度的提高，各種智能系統(tǒng)已成為了生活的必需品，其中自動人臉識別系統(tǒng)更是以實(shí)用性強(qiáng)的特點(diǎn)受到極大的關(guān)注。相比于傳統(tǒng)的基于指紋或基于虹膜的識別系統(tǒng)，人臉識別有更強(qiáng)的便捷性和用戶友好性，已被廣泛應(yīng)用于自動身份認(rèn)證、智能門禁系統(tǒng)、智能監(jiān)控和人機(jī)交互等領(lǐng)域。近年來，大量的投入使得人臉識別技術(shù)得到快速發(fā)展，很多企業(yè)和科研單位都推出了性能優(yōu)越的人臉識別系統(tǒng)。但是，這些系統(tǒng)一般是針對某種特定環(huán)境設(shè)計(jì)的，當(dāng)人臉圖像出現(xiàn)光照變化、表情變化、年

2、齡變化和被遮擋等這些情況時(shí)，其算法的識別效果會急劇下降，其中受光照變化的影響最大。如何設(shè)計(jì)出抗光照、魯棒性強(qiáng)且具有較高識別率的人臉識別算法已成為眾多研究者關(guān)心的核心問題。本文主要由以下幾個(gè)方面的內(nèi)容構(gòu)成：
　?。?）、人臉識別中的光照問題及光照處理的相關(guān)理論研究。該部分內(nèi)容主要是提出了光照問題，并對相關(guān)的光照處理理論進(jìn)行簡要的介紹。其中介紹了朗伯反射模型，光照錐理論和球面諧波函數(shù)模型。
　?。?）、不同光照處理方法研究。該部

3、分內(nèi)容主要是對當(dāng)前人臉識別中光照問題處理方法進(jìn)行總結(jié)和歸納，其中簡要介紹了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，基于圖像處理的方法，并詳細(xì)介紹了一些當(dāng)前較好的光照預(yù)處理方法，例如基于自商圖像方法（單尺度、多尺度自商圖像），Retinex方法（單尺度、多尺度方法），基于對數(shù)域上的余弦變換方法，基于大尺度特征和小尺度特征的方法。通過實(shí)驗(yàn)對比分析了當(dāng)前光照預(yù)處理算法的優(yōu)劣。
　?。?）、提出了基于魯棒主成分分析（Robust Principal Compo

4、nent Analysis）的光照預(yù)處理方法。傳統(tǒng)的光照預(yù)處理算法雖然能夠較好的將附著陰影消除，但是無法很好的處理投射陰影的影響。基于此問題本文在大尺度特征和小尺度特征的基礎(chǔ)上引進(jìn)了魯棒主成分分析來進(jìn)一步消除投射陰影的影響，并取得了一定的效果。該部分內(nèi)容詳細(xì)的介紹了我們的算法，同時(shí)在the Extended YaleB、CMU-PIE、FRGC2.0三個(gè)數(shù)據(jù)集上從視覺效果和人臉識別率兩個(gè)方面與基于對數(shù)域上的余弦變換方法，基于大尺度特征和