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[發(fā)明專利]一種基于Laplacian算子的人臉光照不變特征提取方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201710049291.7 申請(qǐng)日: 2017-01-19
公開(kāi)(公告)號(hào): CN106934343A 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
地址: 402460 *** 國(guó)省代碼: 重慶;85
權(quán)利要求書(shū): 查看更多 說(shuō)明書(shū): 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 laplacian 算子 光照 不變 特征 提取 方法
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種基于Laplacian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Laplacian算子對(duì)人臉圖像銳化處理,提取人臉細(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Laplacian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Laplacian算子(在下面的推導(dǎo)中,使用算子)模板進(jìn)行人臉圖像細(xì)節(jié)特征銳化處理,處理后的圖像為I'。

3.根據(jù)權(quán)利要求1-2所述的基于Laplacian算子的人臉光照不變特征提取方法,其特征在于,以Laplacian算子D2模板進(jìn)行銳化處理后的人臉圖像I'某中心像素點(diǎn)(x,y)的灰度值為I'(x,y)如公式(1)所示:

為了表述方便,I(x+m,y+n)簡(jiǎn)記為Im,n,同理,R(x+m,y+n)簡(jiǎn)記為Rm,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=8I0,0-I-1,-1-I0,-1-I1,-1-I-1,0-I1,0-I-1,1-I0,1-I1,1(2);

根據(jù)光照反射模型進(jìn)一步得到公式(3):

I'0,0=8R0,0L0,0-R-1,-1L-1,-1-R0,-1L0,-1-R1,-1L1,-1-R-1,0L-1,0-R1,0L1,0-R-1,1L-1,1-R0,1L0,1-R1,1L1,1(3)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Laplacian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。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于Laplacian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(4):

L0,0≈L-1,-1≈L0,-1≈L1,-1≈L-1,0≈L1,0≈L-1,1≈L0,1≈L1,1(4);

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

I'0,0=8R0,0Lt-R-1,-1Lt-R0,-1Lt-R1,-1Lt-R-1,0Lt-R1,0Lt-R-1,1Lt-R0,1Lt-R1,1Lt

=Lt(8R0,0-R-1,-1-R0,-1-R1,-1-R-1,0-R1,0-R-1,1-R0,1-R1,1)(5);

此時(shí),將銳化處理后的圖像I'與原圖像I對(duì)應(yīng)像素相除,得到公式(6):,因此消除了光照分量。

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