[發明專利]一種利用對數變換和Priwitt算子的人臉光照不變特征提取方法

在審

• 申請號: 201710044722.0
• 申請日: 2017-01-19
• 公開（公告）號: CN106897672A
• 公開（公告）日: 2017-06-27
• 發明（設計）人: 聶祥飛;王元元;何雪;熊文怡;楊志軍
• 申請（專利權）人: 重慶三峽學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/36
• 代理公司: 北京華仲龍騰專利代理事務所(普通合伙)11548
• 代理人: 李靜

技術領域

本發明涉及模式識別技術領域，具體是一種利用對數變換和Priwitt算子的人臉光照不變特征提取方法。

背景技術

隨著科技地不斷發展，快速而有效的自動身份驗證已經成為一種迫切的需求，因此生物特征識別技術得到了飛速發展。人臉識別、指紋識別、虹膜識別、視網膜識別等識別技術已經受到了廣泛的關注，成為自動身份驗證的重要課題。而人臉識別具有交互方式友好、不需要用戶的特殊配合、不侵犯使用者的隱私權等特點，逐漸成為熱點研究領域。然而，影響人臉識別性能的主要因素有姿態、表情、光照變化等。不同光照條件下相同人臉圖像間的差異往往大于相同光照條件下不同人臉圖像間的差異，光照變化問題已經成為了影響人臉識別系統性能的關鍵因素之一。解決人臉識別中光照問題的方法主要分為三類：人臉光照不變特征提取、人臉光照建模、光照預處理和光照歸一化。在提取光照不變特征的方法中，又主要分為兩種：第一種是在對數域，通過低通濾波消除光照分量，例如：在對數域中，利用離散余弦變換(DCT)或小波變換進行濾波處理等方法。第二種是構造除法運算，通過除法運算來消除慢變化的光照分量，例如：梯度臉(Gradient-face)、韋伯臉(Weber-face)、局部二值模式(Local Binary Pattern，LBP)等方法。因此，能夠有效地提取在光照中保持魯棒性的人臉特征以增強人臉識別在實際中的應用成為了一個至關重要的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種能夠提高人臉識別率的利用對數變換和Priwitt算子的人臉光照不變特征提取方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種利用對數變換和Priwitt算子的人臉光照不變特征提取方法，包括以下步驟：

(1)將人臉圖像變換到對數域；

(2)利用Priwitt算子對人臉圖像進行銳化處理，提取人臉水平方向的細節特征，同時消除了光照分量，所得結果就是需要提取的人臉光照不變特征。

作為本發明進一步的方案：根據光照反射模型，任意灰度人臉圖像I(x,y)是反射分量R(x,y)和光照分量L(x,y)的乘積，即I(x,y)＝R(x,y)L(x,y)；所述步驟(1)中，對人臉圖像進行對數變換，使其反射分量和光照分量由相乘變換為相加，即

lnI(x,y)＝lnR(x,y)+lnL(x,y)。

作為本發明進一步的方案：以Priwitt算子模板進行銳化處理后，圖像I'某像素點(x,y)的灰度值I'(x,y)如公式(1)所示：

為了表述方便，I(x+m,y+n)簡記為I_m,n，同理，R(x+m,y+n)簡記為R_m,n，L(x+m,y+n)簡記為L_m,n，則公式(1)簡記為公式(2)，如下所示：

I'_0,0＝lnI_-1,-1+lnI_0,-1+lnI_1,-1-lnI_-1,1-lnI_0,1-lnI_1,1 (2)；

根據光照反射模型進一步得到公式(3)：

光照分量L(x,y)變化緩慢，所以有公式(4)：

L_-1,-1≈L_0,-1≈L_1,-1≈L_-1,1≈L_0,1≈L_1,1 (4)；

將公式(4)的所有變量均用L_t替代，所以公式(3)可表達為公式(5)所示：

I'_0,0＝lnR_-1,-1+lnL_t+lnR_0,-1+lnL_t+lnR_1,-1+lnL_t-lnR_-1,1-lnL_t-lnR_0,1-lnL_t-lnR_1,1-lnL_t ＝lnR_-1,-1+lnR_0,-1+lnR_1,-1-lnR_-1,1-lnR_0,1-lnR_1,1 (5) ，