專利名稱：一種光照變化條件下的人臉識(shí)別方法及基圖像合成方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于生物特征識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，涉及ー種光照變化條件下的人臉識(shí)別方法及基圖像合成方法。
背景技術(shù)：
雖然人臉識(shí)別經(jīng)過幾十年的發(fā)展已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步，但仍然存在許多問題，難以滿足實(shí)際應(yīng)用的要求，如光照、表情、姿態(tài)以及遮擋等問題。而人臉識(shí)別系統(tǒng)目前主要 是基于圖像的灰度信息進(jìn)行識(shí)別的，因此，變化的光照條件對(duì)灰度圖像的影響更大。假設(shè)同一個(gè)對(duì)象在相同的姿勢(shì)下，由于不同的光照條件，可能會(huì)造成兩幅圖像的灰度分布差異比較大，從而致使在識(shí)別的過程中會(huì)把兩幅圖像誤判成不同的類別。目前，在用戶配合和受控的觀測(cè)條件下，人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)取得了較好的識(shí)別性能，并已在現(xiàn)實(shí)中部分領(lǐng)域投入使用。但是，在非配合和非控制條件下的人臉圖像識(shí)別依然面臨著許多問題需要解決。FRVT和FERET的測(cè)試結(jié)果表明，在變化的光照條件和變化的姿態(tài)下，人臉識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率會(huì)急劇下降，其中，光照條件的變化對(duì)人臉識(shí)別的影響優(yōu)為明顯，它是影響人臉識(shí)別系統(tǒng)性能的主要因素。解決光照影響問題一直是人臉識(shí)別領(lǐng)域的ー個(gè)重要研究課題。在光照變化情況下，最好使待識(shí)別圖像和訓(xùn)練圖像對(duì)應(yīng)于相同的光照條件，得到的識(shí)別結(jié)果才具有較高的可信度。傳統(tǒng)的對(duì)于光照變化問題的解決方案是把待識(shí)別圖像通過各種算法進(jìn)行處理使得處理后的待識(shí)別圖像的光照條件盡可能地與標(biāo)準(zhǔn)光照條件下的模板圖像的光照條件相一致。不過當(dāng)待識(shí)別圖像的光照條件和標(biāo)準(zhǔn)光照條件差異比較大時(shí)，要把它正確地變換成標(biāo)準(zhǔn)光照條件下的圖像是一件非常困難的工作，并且變換的效果也不盡人意。因此考慮通過合成與待識(shí)別圖像光照條件一致的虛擬人臉圖像來解決這個(gè)問題。申請(qǐng)?zhí)枮?00510011647. 5中名稱為“ー種基于圖像比的光照變化下的人臉識(shí)別方法”的中國(guó)專利，該方法需要大量的不同光照條件下的圖像作為訓(xùn)練集(在實(shí)際應(yīng)用中每個(gè)對(duì)象不可能有大量在不同光照條件下的圖像來作為訓(xùn)練集)，并且采用統(tǒng)計(jì)子空間方法PCA來構(gòu)建光照子空間，這使得所構(gòu)建的光照子空間嚴(yán)重依賴于所選取的訓(xùn)練樣本數(shù)，當(dāng)選取的訓(xùn)練樣本不充足或不能覆蓋所有的光照情況時(shí)效果比較差。另外，對(duì)訓(xùn)練集中的圖像用對(duì)齊算法來對(duì)齊是非常耗時(shí)的，并且是有誤差的。這勢(shì)必對(duì)最終的識(shí)別結(jié)果不利，導(dǎo)致最終的識(shí)別結(jié)果不理想。商圖像方法只使用了三維光照子空間來估計(jì)所有的光照情況，因此對(duì)于極端光照條件下的圖像就不能得到很好地處理效果。另外，該方法忽略了人臉自身陰影的存在，合成樣本受陰影影響較明顯。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供ー種光照變化條件下的人臉識(shí)別方法及基圖像合成方法，以解決現(xiàn)有方法對(duì)于極端光照條件下的圖像處理效果不佳，且不能處理人臉自身陰影的問題。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的基圖像合成方法步驟如下
(I)給定N個(gè)人在九種光照方向統(tǒng)ー配置下同一姿態(tài)的九幅基圖像作為輔助訓(xùn)練樣本集，記為{A1;A2，…，an}，其中為=[人1,…,/;3](請(qǐng)對(duì)各參數(shù)表示的意思進(jìn)行說明)，由訓(xùn)練樣本集求出平均基圖像

權(quán)利要求
1.一種基圖像合成方法，其特征在于，該方法的步驟如下 (1)給定N個(gè)人在九種光照方向統(tǒng)ー配置下同一姿態(tài)的九個(gè)基圖像作為輔助訓(xùn)練樣本集，記為{A1;A2，…，AN}，其中
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基圖像合成方法，其特征在干所述步驟(I)中九種光照方向統(tǒng)ー配置光源為(Φ，Θ ) : {(O，O)，(68，-90)，(74，108)，(80，52)，(85，-42)，(85，-137)，(85，146)，(85，-4)，(51，67)}，其中，Φ表示仰角，取值范圍為
, Θ表示方位角，取值范圍是[-180,180]。
3.ー種光照條件下的人臉識(shí)別方法，其特征在于，該方法的步驟如下(1)給定N個(gè)人在九種光照方向統(tǒng)ー配置下一個(gè)姿態(tài)的九個(gè)基圖像作為訓(xùn)練樣本集，求出平均基圖像:i ;利用非負(fù)最小二乗法估計(jì)出待識(shí)別圖像I在平均基圖像所組成的線性子空間I上的投影系數(shù)X ;根據(jù)公式計(jì)算商圖像； (2)根據(jù)公式
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的光照條件下的人臉識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟(I)中商圖像方法是給定N個(gè)人在統(tǒng)ー配置下的九個(gè)基圖像作為訓(xùn)練樣本集{A1; A2,…，ΑΝ}，其中Ai=U),■■■,I9i]，具體步驟如下 Step I.由訓(xùn)練樣本集求出平均基圖像Step 2.計(jì)算待識(shí)別圖像y在平均基圖像所組成的線性子空間:i上的投影系數(shù)X ; 設(shè)能量函數(shù)如下 /(X) = min|y-_(4) 通過非負(fù)最小二乗法估計(jì)出待識(shí)別圖像在特征空間上的投影系數(shù)X ;Step 3.用下面的公式計(jì)算商圖像
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的光照條件下的人臉識(shí)別方法，其特征在于所述九種光照方向統(tǒng)ー配置光源為(Φ，Θ ) : {(O，O)，(68，-90)，(74，108)，(80，52)，(85，-42)，(85，-137)，(85，146)，(85，-4)，(51，67)}，其中，Φ表示仰角，取值范圍為
, Θ表示方位角，取值范圍是[-180,180]。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的光照條件下的人臉識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟(3)中光照參數(shù)η = (BtB)-1BtIx，其中B= [I1···，I9]，表示待識(shí)別圖像合成的九幅基圖像對(duì)應(yīng)的光照子空間。
7.根據(jù)權(quán)利要求3-6中任一項(xiàng)所述的光照條件下的人臉識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟(6)中向量P i和向量P之間的歐氏距離ei = I P -P i I |2, i = I, ···, No
全文摘要
本發(fā)明涉及一種光照變化條件下的人臉識(shí)別方法及基圖像合成方法，人臉識(shí)別方法首先計(jì)算商圖像；根據(jù)公式分別合成對(duì)應(yīng)對(duì)象的九個(gè)基圖像；計(jì)算出待識(shí)別圖像的光照參數(shù)η；合成每一對(duì)象的一幅與待識(shí)別圖像光照條件一致的新圖像；由主成分分析方法分別計(jì)算出合成圖像與待識(shí)別圖像在PCA空間的投影系數(shù)向量ρi和ρ；計(jì)算兩向量之間的歐氏距離，用最近鄰方法完成分類識(shí)別。本發(fā)明的方法僅用每一對(duì)象在正常光照條件下的一幅圖像作為訓(xùn)練集，就可以達(dá)到較高的識(shí)別率，且能夠較好的克服光照變化的影響，從而有效地解決了復(fù)雜光照條件下的人臉識(shí)別及基圖像合成問題。
文檔編號(hào)G06K9/62GK102682276SQ20111043209
公開日2012年9月19日 申請(qǐng)日期2011年12月20日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月20日
發(fā)明者劉中華, 張蕾, 楊春蕾, 梁靈飛, 邱涌, 陳永剛, 黃濤 申請(qǐng)人:河南科技大學(xué)