人臉圖像的光照和清晰度質(zhì)量無(wú)參考評(píng)價(jià)及應(yīng)用.pdf

1、人臉圖像在拍攝、壓縮和傳輸過(guò)程中往往會(huì)存在不同程度的降質(zhì)。通過(guò)人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，可有效限制低質(zhì)量的人臉圖像輸入到人臉識(shí)別算法或系統(tǒng)中，從而有效提高人臉識(shí)別的性能。由于在人臉識(shí)別實(shí)際應(yīng)用中，一般無(wú)法得到高質(zhì)量的人臉參考圖像，因此，對(duì)人臉圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)需采用無(wú)參考評(píng)價(jià)。很顯然人臉圖像質(zhì)量的無(wú)參考評(píng)價(jià)研究難度較大，故而它也是圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問(wèn)題。
　　光照和清晰度失真對(duì)人臉識(shí)別性能的影響較大?，F(xiàn)有的人臉圖像光照質(zhì)量評(píng)價(jià)方法對(duì)光

2、照失真如光照對(duì)稱性和光照強(qiáng)度缺乏整體的考慮。另外，在人臉圖像清晰度質(zhì)量的評(píng)價(jià)方面，基于人類視覺(jué)系統(tǒng)相關(guān)特性的評(píng)價(jià)方法更符合人眼主觀評(píng)價(jià)機(jī)制，使之成為圖像清晰度質(zhì)量評(píng)價(jià)頗具特色的研究方向?；诖耍疚恼归_(kāi)對(duì)人臉圖像的無(wú)參考光照質(zhì)量評(píng)價(jià)和清晰度質(zhì)量評(píng)價(jià)的相關(guān)研究。
　　本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　?、僭谡{(diào)研了人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，本文分析和研究了人臉圖像的主客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。在介紹國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)組織已通過(guò)并公布

3、的人臉圖像質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)后，從光照質(zhì)量和清晰度質(zhì)量?jī)蓚€(gè)角度開(kāi)展了人臉圖像的無(wú)參考質(zhì)量評(píng)價(jià)研究。
　　②研究了人臉圖像的無(wú)參考光照質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。首先分析人臉圖像的光照失真。然后，基于人臉對(duì)稱性對(duì)通用圖像質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行改進(jìn)，提出一種相關(guān)性加權(quán)的光照對(duì)稱性評(píng)價(jià)方法。然而，光照對(duì)稱評(píng)價(jià)無(wú)法反映光照強(qiáng)度的特性。進(jìn)而，通過(guò)對(duì)光照變化圖像的灰度直方圖分析，提出一種計(jì)算人臉圖像全局光照強(qiáng)度的方式。最后，本文提出以乘積的方式融合光照對(duì)稱性與全局光照強(qiáng)度，從

4、整體上實(shí)現(xiàn)了無(wú)參考人臉圖像光照質(zhì)量評(píng)價(jià)。在相關(guān)人臉圖像庫(kù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了，本文提出方法與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果有較好的一致性。
　　③研究了人臉圖像清晰度質(zhì)量的無(wú)參考評(píng)價(jià)方法。在明確人臉圖像清晰度和模糊度概念的異同并分析清晰度質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)后，基于人類視覺(jué)系統(tǒng)特性和邊緣檢測(cè)研究了一種人臉圖像清晰度質(zhì)量無(wú)參考評(píng)價(jià)方法。該方法首先根據(jù)人類視覺(jué)系統(tǒng)相關(guān)特性對(duì)人臉圖像進(jìn)行亮度掩蓋和空間復(fù)雜度掩蓋；然后通過(guò)小波變換提取不同分辨率下的人臉圖像的

5、邊緣輪廓圖，并使用心理函數(shù)和恰可感知模糊模型求取不同分辨率下的感知邊緣圖；最后，統(tǒng)計(jì)每一級(jí)感知邊緣圖的感知邊緣像素總數(shù)和在每一級(jí)分辨率水平下的感知模糊像素總數(shù)，將二者的比例作為感知模糊質(zhì)量因子，求取感知模糊質(zhì)量因子在每一級(jí)分辨率下的權(quán)值，用平均加權(quán)方式得到清晰度質(zhì)量分?jǐn)?shù)。通過(guò)相關(guān)人臉圖像庫(kù)的實(shí)驗(yàn)表明，本文的方法在評(píng)價(jià)具有高斯模糊和散焦模糊的人臉圖像的清晰度時(shí)性能較好。
　?、苋四槇D像的無(wú)參考光照質(zhì)量和清晰度質(zhì)量評(píng)價(jià)方法在人臉識(shí)別中

6、的應(yīng)用。首先，使用本文提出的無(wú)參考光照質(zhì)量和清晰度質(zhì)量評(píng)價(jià)計(jì)算人臉圖像光照質(zhì)量分?jǐn)?shù)和清晰度質(zhì)量分?jǐn)?shù)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)定質(zhì)量分?jǐn)?shù)閾值，剔除掉部分質(zhì)量差的人臉圖像。然后，將質(zhì)量較好的人臉圖像作為人臉識(shí)別算法或系統(tǒng)的輸入圖像。通過(guò)對(duì)有無(wú)質(zhì)量評(píng)價(jià)的人臉識(shí)別效果的比較，得出本文提出的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法是有效的。本文在Extended Yale B人臉庫(kù)和CMU PIE人臉庫(kù)上開(kāi)展基于人臉圖像光照質(zhì)量無(wú)參考評(píng)價(jià)的識(shí)別實(shí)驗(yàn)。在***公安局提供的人臉圖像庫(kù)