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人脸识别中的光照问题研究

张淑艳  
【摘要】:人脸识别在基于生物特征识别技术的身份认证中是最主要的方法之一。基于人脸识别的自动身份认证具有重要的理论意义和应用价值,早在六七十年代就引起了研究者的强烈兴趣,对人脸自动识别方法的研究已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。但是阻碍人脸识别技术应用到实际中的瓶颈之一——光照问题,一直没能得到很好的解决。一般的人脸检测和识别算法是假设待处理图像是在均匀的光照条件下获得的,而实际上光照往往是不均匀的。偏光、侧光导致的高光和过亮、过暗以及阴影等都会使人脸检测和识别率大幅度下降。本文中,将对人脸识别领域的光照影响进行分析和研究,从高光检测和校正以及基于纹理的光照恢复两个方面,进行探讨。针对彩色图像,本文进行了高光检测和恢复方法的讨论与分析,使用K-L 模型和Agent 模型给出人脸的粗定位算法,使用人体皮肤的反射光谱和双色反射模型进行了高光区域的检测以及辐射校正方法。对于灰度图像的光照恢复方法,本文从人脸光照的阴影区域估计开始,介绍参考人脸模型即人脸图像预处理方法,并使用粒子群优化算法进行纹理恢复参数的优化处理,最后进行了基于人脸纹理的人脸光照恢复操作。


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