[發明專利]一種基于卷積自編碼網絡的人臉光照歸一化方法有效
| 申請號： | 202010102138.8 | 申請日： | 2020-02-19 |
| 公開（公告）號： | CN111292407B | 公開（公告）日： | 2022-11-18 |
| 發明（設計）人： | 達飛鵬;李春露;王辰星 | 申請（專利權）人： | 東南大學 |
| 主分類號： | G06T15/50 | 分類號： | G06T15/50;G06T5/10;G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 卷積 編碼 網絡 光照 歸一化 方法 | ||
本發明公開了一種基于卷積自編碼器的人臉光照歸一化方法，以提高人臉質量，提升人臉識別準確率。步驟如下：用Cook?Torrance光照模型生成不同光照下的人臉圖像，用以訓練自編碼網絡，使之能夠將輸入人臉歸一化到正面、均勻光照環境下；為了恢復網絡導致的細節缺失，進行頻域上的分析與高頻信息提取：將原圖進行高斯模糊，使得模糊后的結果和網絡輸出的模糊程度一樣，保證模糊后的人臉和網絡輸出的結果在高頻信息上缺失程度一致；繼而比較模糊后的圖片和原圖，找到細節所在的頻帶；最后提取原圖片中的高頻信息，并與歸一化后的圖片在頻域上結合，得到最終的結果。本方法魯棒性強，并且能夠得到具有高精細度的光照歸一化結果。
技術領域
本發明屬于人臉預處理技術領域，具體涉及一種基于卷積自編碼網絡的人臉光照歸一化方法，尤其涉及一種利用卷積自編碼網絡進行光照預處理，利用頻域分析方法進行細節特征提取與恢復的人臉光照歸一化方法，尤其適用于復雜光照情況下。
背景技術
現代社會中，個人身份進行識別與驗證在許多場合都有非常重要的應用，譬如火車站、飛機場的乘客身份驗證，住宅小區的門禁系統，智能設備的使用者身份驗證等等。相比虹膜、指紋等特征，由于其非接觸性，人臉是包括中最具用戶友好特性的生物特征，因此人臉識別具有更加廣闊的應用前景。但在實際系統中，尤其是在戶外，光照會使人臉外表發生巨大變化，對人臉識別的準確率造成了很大的不良影響，阻礙了人臉識別的應用發展。
人臉光照歸一化，即對任意光照條件下的人臉圖片進行光照歸一化，得到正面均勻光照條件下的人臉圖片。該任務對提升人臉識別、驗證的準確率有很大的促進作用。
發明內容
技術問題：
為了克服不均勻光照對人臉識別的影響，本發明提供一種基于卷積自編碼網絡的光照歸一化方法，并且具有較高的魯棒性。
技術方案：
為實現上述目的，本發明采用的技術方案為：
一種基于卷積自編碼網絡的光照歸一化方法，包括以下步驟：
步驟1：利用三維人臉數據和光照模型，生成不同光照下的人臉數據樣本，將生成的不同光照下的人臉數據樣本作為輸入、對應的三維人臉數據作為監督信號進行卷積自編碼網絡的訓練；
步驟2：將待歸一化的原始圖片輸入步驟1訓練好的卷積自編碼網絡，得到初步歸一化后的圖片；
步驟3，使用不同的高斯核對待歸一化的原始圖片進行模糊，得到一組模糊程度不同的模糊樣本，將模糊樣本分別與初步歸一化后的圖片進行比較，將其中模糊程度和初步歸一化后的圖片最接近的模糊樣本作為參考圖片；
步驟4：在頻域上比較參考圖片與待歸一化的原始圖片，找到卷積自編碼網絡輸出的歸一化結果所損失的高頻細節信息所在頻帶，具體為：
步驟4.1：利用DCT變換，分別將待歸一化的原始圖片Iorg、初步歸一化后的圖片ICAE與參考圖片Iref從空間域轉化到頻域中，得到對應的DCT矩陣Corg、CCAE和Cref；
步驟4.2：按照頻率由低到高的順序分別將Corg、CCAE和Cref映射為一維向量corg(ω)、cCAE(ω)和cref(ω)；
步驟4.3：在頻域中，對每一頻率ω，計算Corg和Cref的DCT系數誤差，誤差定義如下：
步驟4.4：對D(ω)進行平滑，定義高頻細節信息與低頻信息的分界頻率為：
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