[發明專利]極端光照人臉識別的光照歸一化方法

在審

• 申請號: 201410136046.6
• 申請日: 2014-04-04
• 公開（公告）號: CN103870820A
• 公開（公告）日: 2014-06-18
• 發明（設計）人: 程勇;焦良葆;曹雪虹;陳瑞
• 申請（專利權）人: 南京工程學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京正聯知識產權代理有限公司 32243
• 代理人: 沈志海

技術領域

本發明涉及光照歸一化處理、視網膜模型的建立以及極端光照情況下的人臉識別技術。?

背景技術

在過去許多年，人臉識別的研究已經取得了顯著進展。然而，在不受控制的自然環境下，人臉識別的研究仍然面臨許多挑戰。在某種程度上，對于一個有效的人臉識別系統來說，光照變化始終是一個未解決的問題，它嚴重地降低了人臉識別系統的性能。?

光照變化對人臉識別影響的問題，近年已經引起了研究人員的重視，并提出了多種方法。這些方法大致可歸為3類：光照三維模型、光照不變量提取以及光照歸一化方法。?

光照三維模型是指通過三維模型對人臉圖像進行擬合來消除光照影響。為了獲取有效的三維模型，這類方法不僅需要充足的訓練樣本，而且要假設人臉圖像是凸的結構，并且算法的復雜度較高，這些條件往往在實際應用中很難實現。?

光照不變量提取是指提取與光照條件無關的特征，消除光照變化的影響。為解決這個問題，已經提出了許多方法，包括多尺度retinex(MSR)、對數全變差(LTV)和梯度臉等等。然而，這些方法不能完全地消除不同的光照效果，光暈現象依然存在。?

光照歸一化是指利用基本的圖像處理技術對光照圖像進行預處理，獲取光照魯棒的圖像。該方法主要包括：對數變換、直方圖均衡化、伽瑪校正、自適應直方圖均衡化以及局部直方圖均衡化等。盡管此類方法能夠從一定程度上消除光照變化對人臉識別的影響，但是在復雜光照情況下識別率很難令人滿意。近來，受人類視覺系統的啟發，許多方法已經用于圖像處理和特征提取當中。Meylan等人提出了一種改進的Naka-Rushton方程式，并且在此方程式的基礎上運用兩種連續的非線性運算來模擬人類視覺系統，從而避免光暈，提高總體的外觀。?

隨后，通過使用上述兩種連續的非線性運算和高斯濾波器的差異，提出了一種基于視網膜模型的光照歸一化方法。該方法在不同光照條件下的人臉識別中能夠實現良好的性能。但是，目前仍亟需進一步消除光照變化對人臉識別的影響。?

發明內容

為了解決上述方法在極端光照情況下人臉識別的效果不能令人滿意的問題，本發明目的是從人類視網膜模型出發，提出更有效的光照歸一化方法，以便提高極端光照情況下人臉識別的識別準確性。?

為了達到上述目的本發明所采取的技術方案是：?

一種極端光照人臉識別的光照歸一化方法，?

分析靈長類動物視網膜模型的功能層，查閱已有視網膜模型，為基于視網膜的光照歸一化模型的建立提供參考；?

利用Naka-Rushton方程式，為光照歸一化模型的建立提供具體原理依據；?

在計算Naka-Rushton方程式中的適應因子時，適應因子在考慮光照差異的情況下進行估算；?

光照歸一化處理部分將人臉圖像分為低頻和高頻部分，進而分別采取不同的算法進行處理。?

優選地，建立光照歸一化模型：利用靈長類動物的視網膜模型，功能層包括感光器層、外部網狀層OPL和內部網狀層IPL，建立基于視網膜模型的光照歸一化模型，包括兩個連續的本地圖像光照壓縮和一個空間帶通濾波。?

優選地，Naka-Rushton方程式：通過在鄰域上執行高斯濾波來計算每個像素，具體定義如下：?

X0=X(p)*GH+X‾/2---(1)]]>

其中，p是圖像中的像素，X₀是在像素為p是的適應因子，X(p)是輸入圖像的強度，*表示卷積運算，G_H是一個二維高斯濾波器，對應于X圖像的像素強度的平均值。?

優選地，估算適應因子：I表示原始圖像，I表示原始圖像，A表示I的低頻子帶，DH、DV和DD分別表示I的高頻子帶；?