人臉光照矯正算法研究與實現(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)更是以實用性強的特點受到極大的關注。相比于傳統(tǒng)的基于指紋或基于虹膜的識別系統(tǒng)，人臉識別有更強的便捷性和用戶友好性，已被廣泛應用于自動身份認證、智能門禁系統(tǒng)、智能監(jiān)控和人機交互等領域。近年來，大量的投入使得人臉識別技術得到快速發(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)境設計的，當人臉圖像出現(xiàn)光照變化、表情變化、年

2、齡變化和被遮擋等這些情況時，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。如何設計出抗光照、魯棒性強且具有較高識別率的人臉識別算法已成為眾多研究者關心的核心問題。本文主要由以下幾個方面的內容構成：
　?。?）、人臉識別中的光照問題及光照處理的相關理論研究。該部分內容主要是提出了光照問題，并對相關的光照處理理論進行簡要的介紹。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、分內容主要是對當前人臉識別中光照問題處理方法進行總結和歸納，其中簡要介紹了基于統(tǒng)計學的方法，基于圖像處理的方法，并詳細介紹了一些當前較好的光照預處理方法，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。通過實驗對比分析了當前光照預處理算法的優(yōu)劣。
　?。?）、提出了基于魯棒主成分分析（Robust Principal Compo

4、nent Analysis）的光照預處理方法。傳統(tǒng)的光照預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上引進了魯棒主成分分析來進一步消除投射陰影的影響，并取得了一定的效果。該部分內容詳細的介紹了我們的算法，同時在the Extended YaleB、CMU-PIE、FRGC2.0三個數(shù)據(jù)集上從視覺效果和人臉識別率兩個方面與基于對數(shù)域上的余弦變換方法，基于大尺度特征和