[發(fā)明專利]一種基于Kirsch算子的人臉光照不變特征提取方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710048277.5
• 申請(qǐng)日: 2017-01-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106934342A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-07-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 聶祥飛;王元元;何雪;熊文怡;楊志軍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶三峽學(xué)院
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 北京華仲龍騰專利代理事務(wù)所(普通合伙)11548
• 代理人: 李靜

1.一種基于Kirsch算子的人臉光照不變特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)利用Kirsch算子對(duì)人臉圖像銳化處理，提取人臉?biāo)椒较虻募?xì)節(jié)特征；

(2)與原圖像對(duì)應(yīng)像素進(jìn)行除法運(yùn)算，消除慢變化的人臉光照部分,所得結(jié)果就是需要提取的人臉光照不變特征。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Kirsch算子的人臉光照不變特征提取方法，其特征在于，根據(jù)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，銳化處理時(shí)，應(yīng)用Kirsch算子提取人臉?biāo)椒较虻募?xì)節(jié)特征，得到銳化后的人臉圖像I'。

3.根據(jù)權(quán)利要求1-2所述的基于Kirsch算子的人臉光照不變特征提取方法，其特征在于，以Kirsch算子(下面的推導(dǎo)中，使用算子)對(duì)人臉圖像進(jìn)行銳化處理后，圖像I'的某中心像素點(diǎn)(x,y)的灰度值為I'(x,y)如公式(1)所示：

I'(x,y)＝-3I(x-1,y-1)-3I(x,y-1)-3I(x+1,y-1)-3I(x-1,y)

-3I(x+1,y)+5I(x-1,y+1)+5I(x,y+1)+5I(x+1,y+1)(1)；

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

I'_0,0＝-3I_-1,-1-3I_0,-1-3I_1,-1-3I_-1,0-3I_1,0+5I_-1,1+5I_0,1+5I_1,1 (2)；

根據(jù)光照反射模型進(jìn)一步得到公式(3)：

I'_0,0＝-3R_-1,-1L_-1,-1-3R_0,-1L_0,-1-3R_1,-1L_1,-1-3R_-1,0I_-1,0-3R_1,0I_1,0+5R_-1,1R_-1,1+5R_0,1R_0,1+5R_1,1L_1,1 (3)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Kirsch算子的人臉光照不變特征提取方法，其特征在于，所述步驟(2)中除法運(yùn)算為R(x,y)代表人臉的關(guān)鍵信息，而L(x,y)是慢變化的，在局部是近似不變的，所以通過(guò)除法運(yùn)算來(lái)近似消除該分量，得到公式(4)

。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于Kirsch算子的人臉光照不變特征提取方法，其特征在于，光照分量L(x,y)變化緩慢，所以有公式(5)：

L_0,0≈L_-1,-1≈L_0,-1≈L_1,-1≈L_-1,0≈L_1,0≈L_-1,1≈L_0,1≈L_1,1(5)；

對(duì)于公式(5)的所有變量均用L_t替代，并代入公式(4)，得到公式(6)：

，因此消除了光照分量。