基于改進(jìn)明暗恢復(fù)形狀（SFS）的人臉識別算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉識別(Face Recognition)是模式識別和機(jī)器視覺領(lǐng)域最富挑戰(zhàn)性的研究課題之一,它在公共安全、信息安全、人機(jī)交互等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用前景。經(jīng)過三十多年的研究,理想環(huán)境條件下的人臉識別技術(shù)研究已經(jīng)達(dá)到實(shí)用的程度,但是由于光照、姿態(tài)、表情、遮擋等變化會大大降低已有的人臉識別算法性能,其應(yīng)用范圍也受到了較大的限制。因此,針對各種變化的魯棒的人臉識別技術(shù)是當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文提出了一種針對不同光照、姿勢條件下的人臉識別技術(shù),

2、具體如下： 在訓(xùn)練階段,本文提出了一種改進(jìn)的明暗恢復(fù)形狀(Shape From Shading,SFS)算法,由兩幅光照條件已知的正面人臉圖像,估計(jì)人臉反射特性和三維形狀。首先,進(jìn)行光照強(qiáng)度歸一化以保證兩幅訓(xùn)練圖像的光照強(qiáng)度一致：然后,基于人臉的對稱性,估計(jì)人臉表面的反射特性,即人臉表面反射系數(shù)和法向量的乘積；再次,針對訓(xùn)練圖像中存在陰影區(qū)域的問題,提出了改進(jìn)算法。最后,由反射特性可以恢復(fù)得到人臉的三維形狀。 在人臉識別

3、階段,首先,估計(jì)待識別圖像的姿勢,由訓(xùn)練得到的反射特性和三維形狀合成特定姿勢下的人臉圖像；然后,提取形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算商圖像(Morphology Close Quotient Image,MCQI)特征和局部二值模式特征(Local Binary Pattern,LBP)去除光照變化對識別影響；最后,用最近鄰分類器進(jìn)行識別并用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法性能。 進(jìn)一步分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,可以得到以下兩個(gè)結(jié)論:a)本文提出的改進(jìn)SFS算法合成的人臉圖像要更