一种确定复杂光照人脸图像的光照不变量的方法技术

本发明专利技术公开了一种确定复杂光照人脸图像的光照不变量的方法，首先，研究经典的可见光成像模型——朗伯模型，分析物体成像原理，为建立新型的光照估计模型提供原理依据；接着，在设计光照估计模型时，考虑到复杂光照条件下，一幅人脸图像的光照情况可分为无遮挡、遮挡以及过渡这三个区域，因而将其分成两类进行讨论；再次，由于相邻像素间光照的相关性，可将之前定义的两类光照估计结果进行融合得到一个最终结果；最后，由经典简单的朗伯模型，可推导得出人脸图像的光照不变量。本发明专利技术方法可以有效地消除原始图像的光照差异。而且所提光照不变量的数值范围介于0和1之间，与人脸本征的数值范围一致。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种确定复杂光照人脸图像的光照不变量的方法，属于人脸识别

技术介绍
近年来，为了有效地消除复杂光照对人脸识别性能的影响，国内外学者已经提出了诸多方法。其中，从复杂光照人脸图像中提取光照不变量是一类经典、有效的方法。过去，为了从乘性模型中分离出光照不变量和成像光源，首先假设光照不变量快速变化，成像光源缓慢变化，然后采用低通滤波实施光照估计间接提取光照不变量。该类方法可以分为直接和间接两种模式提取光照不变量。直接模式是指从人脸图像中提取高频特征作为光照不变量，有效高频特征主要包括：梯度特征、纹理特征和变换域高频特征。间接模式是指先从人脸图像中估计出光照，再实施光照和人脸本征的分离，提取光照不变量，有效的光照估计方法主要包括：高斯滤波、加权各向异性高斯滤波、对数全变差和变换于平滑滤波。虽然这些方法在复杂光照人脸识别中已经取得了一定的进展，但仍具有局限性。一方面，假设人脸的光照不变特征快速变化具有一定的狭隘性。因为人脸大部分区域内的光照不变特征，如眉毛、瞳孔、痣和皮肤，都是缓慢变化的，只有区域之间才存在光照不变特征快速变化。另一方面，当前的低通滤波、平滑滤波和去噪模型从获取图像低频信息的角度估计光照(模糊的图像)，包含了过多的人脸本征信息，仅能满足光照缓慢变化的特性，忽略了图像获取模型的特性，与图像光照没有直接的关联。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种确定复杂光照人脸图像的光照不变量的方法，在研究经典朗伯模型的基础上，不再假设人脸本征的频率特性，而是从图像的成像原理出发，能够更加准确地从人脸图像中估计光照，提取更加鲁棒的光照不变量。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种确定复杂光照人脸图像的光照不变量的方法，包括以下步骤：1)通过分析朗伯模型，确定复杂光照人脸图像模型；2)设计光照估计模型，求解人脸图像的图像光照；3)根据步骤1)的复杂光照人脸图像模型和步骤2)求解的人脸图像的图像光照，计算人脸光照不变量。前述的步骤1)中，复杂光照人脸图像模型为：F(x，y)＝I(x，y)·R(x，y) (2)其中，F(x，y)为人脸图像，R(x，y)表示人脸光照不变量，I(x，y)表示人脸图像的图像光照。前述的步骤2)设计光照估计模型，求解人脸图像的图像光照具体过程如下：2-1)基于光照缓慢变化区域和光照快速变化区域分别设计光照估计模型I和光照估计模型Ⅱ：光照估计模型I被定义为： I m ( x , y ) = max o i , j ∈ Ω 1 ( F ( o i , j ) ) - - - ( 3 ) ]]>光照估计模型Ⅱ被定义为： I s ( x , y ) = mino i , j ∈ Ω 1 ( F a ( o i , j ) ) + F ( x , y ) - - - ( 4 ) ]]>Fa(x，y)＝Im(x，y)-F(x，y) (5)其中，Im(x，y)是光照估计模型I下的图像光照，Is(x，y)是光照估计模型Ⅱ下的图像光照，oi，j是点(x，y)在Ω1邻域中的相邻点；max(·)和min(·)分别表示求取集合数据的最大值和最小值；2-2)计算Im(x，y)和Is(x，y)，利用光照融合将人脸图像F(x，y)中融合光照估计结果Ims(x，y)定义为： I m s ( x , y ) = I m ( x , y ) F g ( x , y ) < t I s ( x , y ) F g ( x , y 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种确定复杂光照人脸图像的光照不变量的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)通过分析朗伯模型，确定复杂光照人脸图像模型；2)设计光照估计模型，求解人脸图像的图像光照；3)根据步骤1)的复杂光照人脸图像模型和步骤2)求解的人脸图像的图像光照，计算人脸光照不变量。

【技术特征摘要】
1.一种确定复杂光照人脸图像的光照不变量的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)通过分析朗伯模型，确定复杂光照人脸图像模型；2)设计光照估计模型，求解人脸图像的图像光照；3)根据步骤1)的复杂光照人脸图像模型和步骤2)求解的人脸图像的图像光照，计算人脸光照不变量。2.根据权利要求1所述的一种确定复杂光照人脸图像的光照不变量的方法，其特征在于，所述步骤1)中，复杂光照人脸图像模型为：F(x，y)＝I(x，y)·R(x，y) (2)其中，F(x，y)为人脸图像，R(x，y)表示人脸光照不变量，I(x，y)表示人脸图像的图像光照。3.根据权利要求1所述的一种确定复杂光照人脸图像的光照不变量的方法，其特征在于，所述步骤2)设计光照估计模型，求解人脸图像的图像光照具体过程如下：2-1)基于光照缓慢变化区域和光照快速变化区域分别设计光照估计模型I和光照估计模型Ⅱ：光照估计模型I被定义为： I m ( x , y ) = max o i , j ∈ Ω 1 ( F ( o i , j ) ) - - - ( 3 ) ]]>光照估计模型Ⅱ被定义为： I s ( x , y ) = mino i , j ∈ Ω 1 ( F a ( o i , j ) ) + F ( x , y ) - - - ( 4 ) ]]>Fa(x，y)＝Im(x，y)-F(x，y) (5)其中，Im(x，y)是光照估计模型I下的图像光照，Is(x，y)是光照估计模型Ⅱ下的图像光照，oi，j是点(x，y)在Ω1邻域中的相邻点；max(·)和min(·)分别表示求取集合数据的最大值和最小值；2-2)计算Im(x，y)和Is(x，y)，利用光照融合将人脸图像F(x，y)中融合光照估计结果Ims(x，y)定义为： I m s ( x , y ) = I m ( x , y ) F g ( x , y ) < t I s ( x , y ) F g ( x , y ) ≥ t ...

【专利技术属性】
技术研发人员：程勇，韩袁琛，曹雪虹，焦良葆，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32