基于光照分类的可变光照下人脸识别方法

针对人脸识别中的光照变化问题,借鉴"分而治之"的思想,提出通过光照分类来提高不同光照情况下人脸的识别率。根据人脸图像灰度随光照变化的分布特点,将图像划分为三类:无偏光类、左偏光类和右偏光类,分别在不同的光照子集中对人脸图像进行处理与识别,并在YALEB人脸库上完成实验验证。结果表明,该方法不需要进行光照归一化处理,有效减弱了光照不均匀对人脸识别的影响,在提高识别率的同时降低了运算量,识别率可从未分类前的86.7%提高到99.6%,对于可变光照下的人脸识别有一定的应用前景。

一种人脸标准光照图像的线性重构方法

基于相同光照下不同人脸图像与其标准光照图像之间的稳定关系,文中提出一种人脸标准光照图像重构方法.首先,为消除人脸结构影响,引入人脸三维变形,实现图像像素级对齐.其次,根据图像明暗变化,给出一种基于图像分块的光照分类方法.最后,对于形状对齐后的不同光照类别样本,训练出基于子空间的线性重构模型.该方法有效避免传统预处理方法带来的重构图像纹理丢失和子空间方法引起的图像失真.Extended Yale B数据库上实验表明,该方法对图像真实度与人脸识别率的提升,也验证文中人脸对齐和光照分类方法的有效性.