[发明专利]一种基于光照估计的光照人脸识别方法

说明书

本发明公开了一种基于光照估计的光照人脸识别方法，其方法为：首先依据图像成像模型从原始人脸图像中估计出初始光照，然后根据初始光照计算出光线遮挡校正光照与光照融合因子，构建光照融合模型，实现光线遮挡光照校正，接着运用全变分模型对光线遮挡校正后光照进行平滑滤波获取原始人脸图像的最终光照，最后运用光照不变量提取模型获取原始图像的光照不变量。本发明能较好地处理阴影边缘问题，提取包含丰富面部细节特征、更接近于原始人脸本征的光照不变量，不仅能满足图像的成像原理，光照的缓慢变化特性，还能适应复杂的照明环境。

技术领域

本发明涉及一种人脸识别方法，具体属于一种基于光照估计的光照人脸识 别方法。

背景技术

复杂光照问题一直是人脸识别技术的一个研究热点，为了解决这个问题， 国内外学者已经提出了许多方法。该类方法主要包括：基于光照估计的方法、 基于高频特征提取的方法。这些方法本质上都是在假设光照缓慢变化，光照不 变量快速变化的基础上，对人脸图像的光照和光照不变量进行分离，直接或间 接的从人脸图像中提取光照不变的信息。

尽管这些方法在复杂光照人脸识别中已经取得明显的进步，但仍具有一定 的局限性。一方面，复杂环境下光线受到人脸本身或其它遮挡物的影响，照射 到人脸面部的光线不再是完全缓慢变化，人脸图像中光线遮挡区域和非遮挡区 域之间存在光线快速变化现象。基于光照完全缓慢变化的光照估计方法所提的 光照不变量不能很好地处理光线快速变化区域。而且现有光照估计算法大都通 过低通平滑滤波实施光照估计，仅能满足光照的缓慢变化特征，估计的光照包 含了过多的人脸本征信息，无法从人脸图像中获取准确的光照和光照不变量。 另一方面，简单地假设人脸本征快速变化，仅从高频信息的角度提取光照不变 量不够严谨和准确。

本发明在研究朗伯模型的基础上，考虑图像的成像模型、复杂的照明环境， 结合图像融合和平滑滤波提出了一种基于有效光估计的复杂光照人脸识别方 法。

发明内容

为克服现有技术的缺陷，本发明目的是在于提供一种有效的人脸图像光照 估计、光照不变量提取算法，即基于有效光估计的复杂光照人脸识别方法，结 合图像融合和平滑滤波运用光照不变量提取模型获取原始图像的光照不变量， 能较好地处理阴影边缘问题，提取包含丰富面部细节特征、更接近于原始人脸 本征的光照不变量。

为解决上述技术问题，提高复杂光照环境下人脸识别的光照鲁棒性，本发 明的一种基于光照估计的光照人脸识别方法，其方法为：首先依据图像成像模 型从原始人脸图像中估计出初始光照，然后根据初始光照计算出光线遮挡校正 光照与光照融合因子，构建光照融合模型，实现光线遮挡光照校正，接着运用 全变分模型对光线遮挡校正后光照进行平滑滤波获取原始人脸图像的最终光 照，最后运用光照不变量提取模型获取原始图像的光照不变量。其具体方法如 下：

(1)分析朗伯模型，目标物体的成像原理用朗伯模型进行描述，即一幅人 脸图像表示为：

其中，F表示一幅人脸图像；R表示人脸表面的反射率和法向量的乘积，即 为人脸本征，s表示成像光源，取值范围介于[0,1]；L表示外部光源照射到物体 表面的光照强度；

(2)估计初始光照；通过分析图像成像模型得出数字图像的最大值小于或 等于外部光源的光照强度，当从数字图像本身估计光照时，首先采用局部最大 值统计滤波器从原始图像中估计初始光照，人脸图像F的初始光照估计模型如 下：

L_p(x,y)＝max(F(i,j),(i,j)∈W)

其中，L_p为人脸图像F对应的初始光照，F(i,j)是以人脸图像点F(x,y)为中心 的邻域像素，W代表邻域窗口；