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人脸图像光照预处理算法研究

作　者: 郑苑
导　师: 张星明；史建新
学　校: 华南理工大学
专　业: 计算机技术
关键词: 人脸识别 光照补偿 Retinex 直方图均衡化 gamma灰度变换
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


人脸识别作为一种主要的身份识别手段,在公共安全、视觉监控、数字身份认证、电子商务、多媒体和数字娱乐等领域有着广泛的应用前景。经过近四十年的发展,人脸识别技术已经取得了长足的进步,基本实现特定环境下的准确识别,并陆续出现了一些优秀的商用识别软件。但是在环境不可控的情况下,由于光照、姿态、表情、遮挡等变化的影响,已有的人脸识别算法性能大大下降,其应用范围受到较大的限制。其中,以光照问题给人脸识别带来的影响尤为显著。相关研究表明,同一个人的人脸图像在光照条件不同和经过各种主流的人脸识别方法特征提取后引起的差异,往往要大于不同的人在相同光照条件下的人脸图像的差异。因此,如何有效地对人脸图像进行光照纠正,以达到光照无关的预处理效果,是人脸识别研究的一个重要课题。为此,本文做了以下工作：(1)分析基于Retinex理论的光照预处理算法,并对算法进行改进：要消除光照对人脸图像的影响,在对数域执行高通滤波之前,先利用小波变换对图像进行高频强化。(2)为了提高人脸预处理识别率,将基于Retinex理论的W-G算法、直方图均衡化、gamma灰度校正三种预处理算法结合,寻找一种最优的组合方式。(3)分别使用PCA、LDA识别算法对上述光照补偿算法的预处理结果进行识别,结合各种光照补偿算法的特点对识别的结果进行分析,人脸数据库使用Yale B人脸数据库。比较分析两种识别方法的识别时间、识别率。实验结果发现,文中设计的五种光照预处理算法,在光照不理想的情况下均能取得较好的识别率；在正常光照情况下,不会引起图像质量的恶化。其中均衡化与W-G算法的分步处理得到的预处理效果最佳。直方图均衡化对灰度的均衡作用,削弱滤波中引起的光晕效果,同时高斯滤波滤去图像的低频分量,即与光照有关的入射分量,消除光照变化引起的图像的差异。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章 绪论  10-17
  1.1 研究意义  10-11
  1.2 人脸识别技术研究现状及应用前景  11-13
  1.3 人脸识别研究存在的问题  13-15
  1.4 人脸识别系统  15-16
  1.5 本文研究内容及安排  16-17
第二章 人脸识别中光照问题研究概述  17-24
  2.1 统计学习的方法  17-19
    2.1.1 Eigenfaces  18
    2.1.2 Fisherface  18
    2.1.3 Bayesian  18
    2.1.4 其他方法  18-19
  2.2 提取光照不变特征方法  19-20
    2.2.1 Gabor函数  19
    2.2.2 边缘图(Edge Map)  19-20
  2.3 基于模型的方法  20-23
    2.3.1 商图像  20-21
    2.3.2 光照锥(illumination cone)  21
    2.3.3 SSFS(Symmetric Shape from Shading)  21-22
    2.3.4 基于球谐波函数的方法  22-23
  2.4 总结  23-24
第三章 基于RETINEX理论的光照补偿算法  24-34
  3.1 基于RETINEX理论的光照补偿算法  24-27
    3.1.1 Retinex理论的概念与原理  24-25
    3.1.2 Retinex理论的算法过程  25
    3.1.3 对数处理  25-27
  3.2 基于RETINEX理论的光照补偿算法改进  27
  3.3 W-G算法的预处理  27-33
    3.3.1 小波变换强化高频分量  27-30
    3.3.2 提取光照不变量  30-33
  3.4 总结  33-34
第四章 直方图均衡化与W-G算法的结合  34-43
  4.1 直方图均衡化  34-36
    4.1.1 直方图均衡化原理  34-35
    4.1.2 直方图均衡化预处理效果  35-36
  4.2 直方图均衡化与W-G算法结合的预处理  36-38
    4.2.1 图像融合  36-38
    4.2.2 直方图均衡化与W-G算法结合执行流程  38
  4.3 直方图均衡化与W-G算法结合的预处理效果  38-42
    4.3.1 两种方法分步处理的预处理效果  38-39
    4.3.2 两种方法融合的预处理效果  39-40
    4.3.3 结果分析  40-42
  4.4 总结  42-43
第五章 GAMMA校正与W-G算法结合  43-51
  5.1 GAMMA灰度校正  43
    5.1.1 gamma灰度校正的定义  43
    5.1.2 gamma灰度校正的预处理效果  43
  5.2 GAMMA校正与W-G算法结合执行流程  43-44
  5.3 GAMMA校正与W-G算法结合的预处理效果  44-48
    5.3.1 两种方法分步执行的预处理效果  44-45
    5.3.2 两种方法融合的预处理效果  45-46
    5.3.3 结果分析  46-48
  5.4 三种预处理方法结合的预处理方法  48-49
  5.5 总结  49-51
第六章 实验结果与分析  51-62
  6.1 识别算法分析  51-54
    6.1.1 主元分析法PCA基本原理  51-52
    6.1.2 线性判别分析法LDA基本原理  52-54
  6.2 识别实验  54-61
    6.2.1 人脸数据库  54-55
    6.2.2 基于PCA识别方法的识别实验  55-57
    6.2.3 基于LDA识别方法的识别实验  57-60
    6.2.4 实验结果分析  60-61
  6.3 总结  61-62
结论  62-64
参考文献  64-68
攻读硕士学位期间取得的研究成果  68-69
致谢  69

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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