[發明專利]一種利用對數變換和Roberts算子的人臉光照不變特征提取方法

在審

• 申請號: 201710500718.0
• 申請日: 2017-06-27
• 公開（公告）號: CN107437061A
• 公開（公告）日: 2017-12-05
• 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
• 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Roberts算子的 人臉光照不變特征提取方法。

背景技術

人臉識別技術的研究始于20世紀60年代末期，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。20世紀90年代后期以來，一些商業性的人臉識別系統逐漸進入市場， 但是，這些技術和系統離實用化都有一定距離，性能和準確率也有待提高，比 如影響人臉識別性能的主要因素有姿態、表情、光照變化等依然存在。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

針對現有技術中存在的上述不足之處，本發明要解決的技術問題是提供一 種利用對數變換和Roberts算子的人臉光照不變特征提取方法。

本發明為實現上述目的所采用的技術方案是：一種利用對數變換和Roberts 算子的人臉光照不變特征提取方法，包括以下步驟：

將原圖像變換到對數域；

在對數域中，利用Roberts算子對人臉銳化處理，提取人臉的細節特征，同 時消除人臉光照部分，得到人臉光照不變特征。

所述對人臉圖像進行對數變換，具體為：使其反射分量和光照分量由相乘 變換為相加的形式，得到對數域的人臉圖像即lnI。

所述對數域的人臉圖像lnI在像素點(x,y)的灰度值為：

lnI(x，y)＝lnR(x，y)+lnL(x，y)(1)

所述利用Roberts算子對人臉圖像銳化處理，具體為：運用Roberts算子兩 個2×2模板和模板得到銳化后的人臉圖像I'。

所述銳化后的人臉圖像I'在像素點(x,y)的灰度值為：

所述提取人臉的細節特征后，銳化后的人臉圖像I'在像素點(x,y)的灰度值 表示為：

I'_0,0＝|lnR_1,1+lnL_1,1-lnR_0,0-lnL_0,0|+|lnR_1,0+lnL_1,0-lnR_0,1-lnL_0,1| (3)

所述消除人臉光照部分為：將人臉光照分量通過局部近似不變性加以消除。

所述人臉光照不變特征為：

I'_0,0＝|lnR_1,1-lnR_0,0|+|lnR_1,0-lnR_0,1| (4)

本發明具有以下優點及有益效果：

1.本發明對不同角度的光照具有一定的抑制作用，處理后人臉圖像的識別 率較現有的方法處理后的人臉識別率高。

2.本發明采用Roberts算子對人臉圖像做光照處理，方法簡單，識別速度 快。

附圖說明

圖1為本發明提取人臉光照不變特征的基本流程圖。

圖2為本發明中以(x,y)為中心的八鄰域灰度值矩陣及其對應的簡化表達示 意圖。

圖3為提取CMU PIE人臉數據庫光照不變特征前后的人臉示例圖。

圖4為提取擴展Yale B正面人臉庫光照不變特征前后的人臉示例圖。

具體實施方式

下面結合附圖及實施例對本發明做進一步的詳細說明。

如圖1所示，一種對數變換和Roberts算子的人臉光照不變特征提取方法， 包括以下步驟：

(1)將原圖像變換到對數域；