[發(fā)明專利]自適應(yīng)的人臉識(shí)別光照處理方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510349830.X
• 申請(qǐng)日: 2015-06-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105046202B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李千目;陳晗婧
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203
• 代理人: 朱顯國(guó)

本發(fā)明公開(kāi)了一種自適應(yīng)的人臉識(shí)別光照處理方法。該方法首先通過(guò)Adaboost方法進(jìn)行人臉定位，得到圖片中的人臉部分；在進(jìn)行人臉定位后對(duì)人臉進(jìn)行光照復(fù)雜度計(jì)算；通過(guò)設(shè)定復(fù)雜度閾值選擇不同的光照處理方法對(duì)人臉進(jìn)行光照處理。本發(fā)明利用上述三個(gè)步驟對(duì)輸入圖像進(jìn)行處理，最終得到去除光照影響的人臉圖像。本發(fā)明不僅能夠有效抑制光線變化對(duì)后期人臉識(shí)別產(chǎn)生的影響，同時(shí)避免了不同環(huán)境下使用同一種光照處理的算法而導(dǎo)致的魯棒性缺乏，而且能夠快速準(zhǔn)確地得到光照處理后歸一化的人臉圖像。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于人臉識(shí)別預(yù)處理技術(shù)，具體是一種自適應(yīng)的人臉識(shí)別光照處理方法。

背景技術(shù)

最近幾年，可控環(huán)境下人臉識(shí)別的研究取得了很大的進(jìn)展，但是在自然狀況下，成像過(guò)程中各種不可控因素的變化總會(huì)引起同一張人臉產(chǎn)生很大的變化。其中光照的影響無(wú)疑稱為了人臉識(shí)別系統(tǒng)的瓶頸之一。

同一張人臉圖像在不同光照條件下的差異可能會(huì)大于不同人臉圖像在相同光照下的差異。因此，研究人員日益關(guān)注光照問(wèn)題的解決，不斷對(duì)現(xiàn)有方法進(jìn)行組合和改進(jìn)，提出了諸多識(shí)別率較高、普適性較強(qiáng)的方法。這些方法或是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)光照進(jìn)行預(yù)處理，或是利用數(shù)學(xué)理論結(jié)合圖像技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行變換，以期獲取光照良好的圖像，又或是對(duì)人臉圖像進(jìn)行建模處理，試圖復(fù)原人臉的形狀、姿態(tài)等信息；在此基礎(chǔ)上再對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別，大都獲得了較好的識(shí)別性能。

目前主流的三種人臉識(shí)別光照處理方法有：直方圖均衡、梯度臉和光照預(yù)處理鏈。直方圖均衡化方法，是一種在全局上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，調(diào)整直方圖中的灰度分布，再重新生成直方圖的方法。該方法主要是為了有選擇性地抑制某些信息(像素所占比例較少的灰度)，而增強(qiáng)另外需要表現(xiàn)的某些信息(像素所占比例較多的灰度)，即達(dá)到均衡化的目的，在光照情況良好的情況下，對(duì)后期進(jìn)行的識(shí)別效果魯棒，且十分簡(jiǎn)單快捷(1.Stephen M.Pizer,E.Philip Amburn,John D.Austin,Robert Cromartie,Ari Geselowitz.Adaptivehistogram equalization and its variations,Computer Vision,Graphics,and ImageProcessing,1987,vol.39,pp.355-368.)。光照預(yù)處理鏈(TT)通過(guò)將伽馬變換、高斯差分濾波等技術(shù)結(jié)合組成一個(gè)光照預(yù)處理鏈，能很好地消除光照變換帶來(lái)的不利影響，取得了非常高的識(shí)別率，適用于光照影響較為嚴(yán)重的人臉圖像處理，但是過(guò)程較為復(fù)雜。梯度臉(GRF)的處理過(guò)程為：首先求取圖像X和Y方向的梯度分量，通過(guò)高斯一階導(dǎo)數(shù)與圖像做卷積可以求得；其次，根據(jù)圖像在X和Y方向各自的梯度分量來(lái)獲得圖像的梯度分量，是一種光照魯棒的方法，在光照條件非常復(fù)雜情況下的人臉識(shí)別率較高(2.Stephen M.Pizer,E.Philip Amburn,John D.Austin,Robert Cromartie,Ari Geselowitz.FaceRecognition Under Varying Illumination Using Gradientfaces,Image Processing,IEEE Transactions on,2009,vol.18,pp.2599-2606)。三種方法都有它們各自的針對(duì)性，不能對(duì)每一種光照情況都進(jìn)行魯棒的處理。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種給出不同人臉復(fù)雜程度判斷，從而選擇不同的算法搭配，達(dá)到能在任何光照環(huán)境下實(shí)現(xiàn)魯棒的光照處理效果的方法。

實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為：一種自適應(yīng)的人臉識(shí)別光照處理方法，步驟如下：

第一步，定位人臉，即通過(guò)Adaboost對(duì)輸入圖像進(jìn)行人臉的定位。首先組織一個(gè)樣本集，求出樣本集的Haar特征(人臉和非人臉)，用特征來(lái)訓(xùn)練分類器：根據(jù)每一層分類器中樣本分類是否正確修改樣本的權(quán)值，并送入下一層分類器訓(xùn)練，然后將每一層分類器融合起來(lái)作為最終的Adaboost決策分類器。然后用分類器來(lái)檢測(cè)人臉圖像，實(shí)現(xiàn)人臉定位。