基于球面谐波基图像的任意光照下的人脸识别

提出了一种基于球面谐波基图像的光照补偿算法,用以在任意光照条件下进行人脸识别.算法分两步进行:光照估计和光照补偿.基于人脸形状大致相同和每个人脸的反射率基本相等的假设,首先估计了输入人脸图像光照的9个低频谐波系数.根据光照估计的结果,提出了两种光照补偿方法:纹理图像和差图像.纹理图像为输入图像与其光照辐照图之商,与输入图像的光照条件无关.差图像为输入图像与平均人脸在相同光照下的图像之差,通过减去平均人脸在相同光照下的图像,减弱了光照的影响.在CMUPIE人脸库和YaleB人脸库上的实验表明,通过光照补偿,不同光照下人脸图像识别率有了很大提高.

基于HMM的单样本可变光照、姿态人脸识别

提出了一种基于HMM的单样本可变光照、姿态人脸识别算法.该算法首先利用人工配准的训练集对单张正面人脸输入图像与Candide3模型进行自动配准,在配准的基础上重建特定人脸三维模型.对重建模型进行各种角度的旋转可得到姿态不同的数字人脸,然后利用球面谐波基图像调整数字人脸的光照系数可产生光照不同的数字人脸.将产生的光照、姿态不同的数字人脸同原始样本图像一起作为训练数据,为每个用户建立其独立的人脸隐马尔可夫模型.将所提算法对现有人脸库进行识别,并与基于光照补偿和姿态校正的识别方法进行比较.结果显示,该算法能有效避免光照补偿、姿态校正方法因对某些光照、姿态校正不理想而造成的识别率低的情况,能更好地适应光照、姿态不同条件下的人脸识别.

一个改进的球面谐波模型及其在光照人脸识别中的应用

从根本上解决人脸识别中的光照问题,仅从人脸的平面图像考虑是不够的,需更多地利用人脸的纹理和形状等本质特征。提出用中性人脸的形状来表示特定人脸的形状,并通过计算球面谐波基图像进行光照估计,实现光照补偿。对真实照片去光照的处理和在Yale B人脸库上的实验结果表明,该方法有效地利用了人脸的形状特征,能比较准确地估计出人脸的光照,明显地去掉光照不均的影响,识别率得到较大提高。

基于光照子空间的人脸识别研究

利用球面谐波模型建立的9D光照子空间进行人脸识别。用SFS方法获得人脸表面特征点深度,以特征点深度为基础,用NURBS方法重构三维人脸,并用该三维人脸的法向量计算球面谐波基图像,进行人脸识别。结果表明,以所求的球面谐波基图像为基础进行人脸识别,不仅提高了人脸表面法向量的精度,减少了运算量,而且使得人脸的识别率明显提高。利用球面谐波模型进行人脸识别不仅简单而且精度也较高。