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基于商图像光照补偿的改进

作　者: 葛国强
导　师: 罗钟铉
学　校: 大连理工大学
专　业: 计算数学
关键词: 人脸识别光照补偿商图像主元分析(PCA)
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 81次
引　用: 1次
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内容摘要

人脸识别作为模式识别的一种已经在信息安全、门禁系统等领域得到了广泛的应用。影响其性能的因素有很多,其中光照、姿态和表情是影响人脸识别性能的三大主要因素,这其中光照问题对人脸识别的影响尤为明显,已有诸多研究表明同一光照下的不同人脸的光照图像比不同光照下同一个人脸图像的相似性系数更大。本文正是针对人脸识别中的光照补偿问题展开理论和应用研究。本文首先对人脸识别技术及光照问题的研究现状做了较全面的概述,然后重点介绍了SFS法和商图像法这两种经典的基于二维图像样本合成的方法,其中商图像法以其需要样本少和计算简便等特点优于SFS法。本文的主要研究工作是对商图像法进行改进和应用。通过对传统商图像法理论和实验上的分析,发现商图像法本身所存在的一些不足(如对阴影处理效果特别差)限制了它在实际应用中的作用。本文针对传统商图像法中一些不合理的假设条件和算法实现进行了如下改进：(1)通过增加点光源的数量,把原来3个点光源增加至9个点光源,使得任何复杂光照能够被更精确的逼近；(2)用PCA方法合成逼近待测人脸来取代原商图像法的平均人脸,使其更好地满足商图像法中所有人脸外形相同这一条件假设；(3)通过给出光照补偿的适用条件来预估人脸是否需要光照补偿来减少不必要的运算；(4)在计算商图像时,利用对数变换将原方法中的矩阵商运算转化成差运算,这样不仅减少了运算量,而且也减少了因矩阵的商运算造成的截断误差。最后本文在Extended Yale B人脸库上进行实际测试,实验结果表明本文改进的方法在大大降低运算量的同时,有效地提高了光照变化下的人脸识别率,特别是对于光照条件大范围变化时,本文方法优势更加明显。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-14
  1.1 人脸识别技术  8-10
    1.1.1 人脸识别的主要流程  8-9
    1.1.2 人脸识别的优点及其应用领域  9
    1.1.3 人脸识别面临的困难  9-10
  1.2 人脸识别中的光照问题  10-11
  1.3 国内外关于人脸识别中光照问题的研究概况  11-13
  1.4 本文的工作及组织结构  13-14
2 预备知识  14-26
  2.1 人脸成像原理  14-15
  2.2 关于人脸图像的光照简介  15-20
    2.2.1 光照分类  15-16
    2.2.2 光照模式简介  16-18
    2.2.3 朗伯漫反射模式  18-19
    2.2.4 阴影问题  19-20
  2.3 图像增强技术  20-23
  2.4 奇异值分解  23-24
  2.5 PCA方法简介  24-26
    2.5.1 什么是PCA  24
    2.5.2 PCA的思想  24
    2.5.3 PCA的具体做法  24-26
3 关于商图像法的研究与改进  26-37
  3.1 两种典型的基于二维图像样本合成的光照补偿算法  26-33
    3.1.1 SFS(shape from shading)法  26-29
    3.1.2 商图像法  29-33
  3.2 商图像法的局限性分析  33-34
  3.3 本文改进的商图像法  34-37
    3.3.1 方法上的改进  34-35
    3.3.2 算法上的改进  35-37
4 本文改进方法的数值实验及结果分析  37-41
  4.1 本文改进方法的具体步骤  37-38
  4.2 改进方法的具体实现过程  38
  4.3 改进算法实验结果分析  38-41
结论  41-42
参考文献  42-45
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  45-46
致谢  46-48

基于商图像光照补偿的改进

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