人脸识别中降低光照角度影响的预处理方法研究

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人脸识别是模式识别中重要的研究课题之一,它以识别人身份为目的。随着人脸识别技术的发展,在受控场景环境下的人脸识别已经能取得令人满意的结果,但是在非受控环境下进行人脸识别仍存在挑战,其中光照、姿态、年龄、遮挡等问题就是影响人脸识别的重要因素。 光照作为影响人脸识别的重要影响因素之一,成为研究者们致力于研究的问题。光照可细分为光照角度、光照色温和光照强度,本文主要研究光照中的光照角度问题,具体工作如下: 1.研究光照角度和人脸识别的关系。针对当前人脸光照数据集中存在的问题以及数据集拍摄方式中存在的问题,本文设计实验,采用平面标点方式搭建拍摄装置,重新制作数据集。数据集制作完成后,在不同人脸识别算法上进行实验。通过实验结果证明光照角度对人脸识别有影响,并将这一结论作为改进光照预处理方法的前提。分析光照角度和人脸识别的关系,将识别率的斜率大小作为人脸识别率是否急剧下降的依据。最终分析得出光照角度在什么范围内变化,人脸识别算法仍然能取得很好的结果,进而为进行人脸识别时灯光的安放位置提供参考。 2.提出了一种改进的Gamma校正算法。该方法针对Gamma校正处理图片后存在的光照不均匀问题,利用光照分量和计算后的图像块内中心像素值的比值作为当前像素的系数,实现自适应校正Gamma校正。光照分量由原图片与快速引导滤波进行卷积得到,图像块内中心像素值通过为图像块内除中心像素的其它像素加权求和得到。该算法在The Extended Yale Face Database B数据集和新拍摄的数据集上进行实验,实验结果证明了该算法的有效性。 （共75页)

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