[发明专利]一种消除光照不均匀的LBP人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种消除光照不均匀的LBP人脸识别方法，解决光照不均匀影响LBP人脸识别率的问题。采用的技术方案是将人脸灰度图片I变换到Log域，分离出带着光照不变信息的人脸图片R；将人脸图片I进行阈值分割，得到标记出光照区域和阴影区域的图片M；根据图片M，将图片R和图片I进行合并成一张消除掉光照区域和阴影区域的新图片N；对图片N各个子块提取LBP纹理特征向量；最后将各个子块的LBP特征向量按顺序串成一个特征向量，此向量即最后提取的消除光照影响的LBP特征向量。本发明大大减小光照对人脸识别的影响，有效改善人脸识别的光照鲁棒性，提升人脸识别的正确率。

主权项

一种消除光照不均匀的LBP人脸识别方法，其特征在于：按以下步骤实现，S01：先进行人脸图像提取，然后转化为人脸灰度图像I(x,y)，根据朗伯光照模型，由I(x,y)＝R(x,y)L(x,y)；提取光照不变特征图像R(x,y)，其中L(x,y)为光照分量；S02：将人脸灰度图像进行均匀分块；S03：标记存在光照或者阴影的子块，获得标记图像M(x,y)；S04：参照标记图像M(x,y)标记的区域，在M(x,y)标记光照或阴影的子块提取光照不变特征图像R(x,y)上相应的区域，在标记正常的子块提取灰度人脸图像I(x,y)上相应的区域，然后合并成一张新的人脸图像N(x,y)；S05：对新的人脸图像N(x,y)提取各个子块的LBP纹理特征值向量，然后将各个子块的特征向量按顺序连接成一个一维向量，用于人脸识别；所述合并成一张新的人脸图像N(x,y)需要将一张灰度人脸图像、一张光照不变特征图像和一张标记了光照区域和阴影区域的标记图像进行合并；所述的用于合并的三张图像具有相同的分块方式，标记图像上标记了光照或者阴影的子块所对应的位置采用光照不变特征图像上相应位置的子块进行填充，标记图像上没有标记的子块所对应的位置采用灰度人脸图像上相应位置的子块进行填充；所述一维向量的连接方式：对新图像的各个子块按照左上角到右下角的顺序分别提取每个子块的LBP纹理特征向量，然后对所述的各个子块的特征向量进行首尾相接，拼成一个一维向量。