基于改進明暗恢復形狀（SFS）的人臉識別算法研究與實現(xiàn).pdf

1、人臉識別(Face Recognition)是模式識別和機器視覺領域最富挑戰(zhàn)性的研究課題之一,它在公共安全、信息安全、人機交互等領域中有著廣泛的應用前景。經(jīng)過三十多年的研究,理想環(huán)境條件下的人臉識別技術研究已經(jīng)達到實用的程度,但是由于光照、姿態(tài)、表情、遮擋等變化會大大降低已有的人臉識別算法性能,其應用范圍也受到了較大的限制。因此,針對各種變化的魯棒的人臉識別技術是當前的一個研究熱點。本文提出了一種針對不同光照、姿勢條件下的人臉識別技術,

2、具體如下： 在訓練階段,本文提出了一種改進的明暗恢復形狀(Shape From Shading,SFS)算法,由兩幅光照條件已知的正面人臉圖像,估計人臉反射特性和三維形狀。首先,進行光照強度歸一化以保證兩幅訓練圖像的光照強度一致：然后,基于人臉的對稱性,估計人臉表面的反射特性,即人臉表面反射系數(shù)和法向量的乘積；再次,針對訓練圖像中存在陰影區(qū)域的問題,提出了改進算法。最后,由反射特性可以恢復得到人臉的三維形狀。 在人臉識別

3、階段,首先,估計待識別圖像的姿勢,由訓練得到的反射特性和三維形狀合成特定姿勢下的人臉圖像；然后,提取形態(tài)學閉運算商圖像(Morphology Close Quotient Image,MCQI)特征和局部二值模式特征(Local Binary Pattern,LBP)去除光照變化對識別影響；最后,用最近鄰分類器進行識別并用實驗驗證算法性能。 進一步分析實驗結果,可以得到以下兩個結論:a)本文提出的改進SFS算法合成的人臉圖像要更