自適應(yīng)人臉光照補償方法及其在自動人臉識別中的應(yīng)用.pdf

1、自動人臉識別是模式識別和人工智能領(lǐng)域最復(fù)雜和最重要的工作之一，可廣泛應(yīng)用于安全控制、監(jiān)控系統(tǒng)、人機交互等領(lǐng)域。
　　 近年來，人臉檢測和識別領(lǐng)域取得了長足的發(fā)展。Adaboost、PCA、LDA等方法在人臉檢測和識別方面表現(xiàn)良好，并有了商業(yè)化應(yīng)用系統(tǒng)。但是，非限制條件下的自動人臉識別依然是一個尚待解決的問題。光照、姿態(tài)等都是影響自動人臉識別的重要因素。研究表明，不同人臉的差別遠小于不同光照條件下同一張人臉的差別。光照問題是自動人

2、臉識別中的關(guān)鍵問題。因此，針對人臉光照補償問題，本文做了以下工作:
　　 本文提出一種基于非線性變化的人臉光照補償方法。該方法先使用拉普拉斯濾波增強邊緣信息，然后利用對數(shù)變換和指數(shù)變換同時調(diào)節(jié)全局亮度，最后利用非線性變化削弱局部高光和陰影的影響，改善圖像光照不均衡的情況，最終實現(xiàn)光照補償。并在YaleB庫、ORL庫和CAS-PEAL的Lighting人臉庫上作對比試驗。實驗結(jié)果表明，該方法能有效地進行光照補償，提高人臉檢測率。<

3、br>　　 本文分析了基于Retinex理論的光照預(yù)處理算法，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)Retinex算法在側(cè)光嚴重的情況下，難以消除陰影，而引入自適應(yīng)平滑算法的Retinex能在一定程度上改善誤增強陰影的狀況，卻在光照變化較小的庫上表現(xiàn)不佳，因而，本文提出一個對數(shù)形式的傳導(dǎo)函數(shù)，以改善光照補償效果。并在YaleB庫，CMU PIE庫，AR庫，CAS-PEAL的Lighting人臉庫和日本女性表情庫JAFFE庫上作對比試驗。實驗結(jié)果表明，該傳導(dǎo)函數(shù)能夠