任意光照下的人脸识别算法计算机数据结构与算法论文毕业文章.pdf

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1、 第二章 任意光照下的人脸识别算法 2.1 简介 在本章中提出一种新算法来处理光照变化。一般来说，人脸在形状上是相似 的，且具有对称特性。基于不同的阴影的形成是由光线照射的方向决定的，我们可以对造成这样变化的光照阴影人脸图进行光照补偿，从而获得一幅标准的补偿图，这幅图看上去就是正面方向照射的光形成的图像一样。然后再将处理后的图像进行训练和识别。处理前 处理后 2.2.决定光源的方向 首先定义 I c I J c 表示同一光照方向的图像类别，定义 ac 为这一类别的灰,度平均值 1 I J ac I c(i,j)IJ i 1 j 1 然后将图像二值化，如图所示：0 I c(i,j)ac I c(

2、i,j )I c(i,j)ac 255 因为鼻子是形成脸部阴影的关键部位，我们将二值化后图像分为左右两部分，并比较左右两边的差异，得出光照的方向。定义 g R 和 gL 分别为左右两边灰度级的均值：gR 2 I J I c(i,j)IJ i 1 j(J 2)1 2 I J 2 gL I c(i,j)IJ i 1 j 1 我们以像素值的差异来定义光照方向的类别：Rk t k g R g L t ,k 1,2,3;1k c F gR gL t1;Lk t k 1 g g t,k 1,2,3.R L k 暂定 t1,t2,t3,t4 分别为 25；50；75；255。这样我们得出 c 的类别共 7

3、类。2.3 光照补偿 I J I J 定义正前方照射的图像为 I m,F，其它类别（包括左右）的为 I m,c,n 其中 m 代表属于类别 c 的第 m 个人，n 代表这个人的第 n 幅图。定义所有正面方向类别与 c 方向像素差异平均值为：1 M Nc(I m,F(i,j)I m,c,n(i,j)DA,c(i,j)MN c m 1 n 1 这个 DA,c(i,j)代表这一类光照方向的普遍特征，把它用在这一类图像中的任何一 幅图中进行光照补偿，补偿后的图像表示为：I c m,c,(n i,j)Im,c,(n i,j)D,A c(i,j)然后将 I c m,c,n(i,j)灰度均一化，就可用于特征

4、提取和识别。且具有对称特性基于不同的阴影的形成是由光线照射的方向决定的我们可以对造成这样变化的光照阴影人脸图进行光照补偿从而获得一幅标准的补偿图这幅图看上去就是正面方向照射的光形成的图像一样然后再将处理后的图像进行后将图像二值化如图所示因为鼻子是形成脸部阴影的关键部位我们将二值化后图像分为左右两部分并比较左右两边的差异得出光照的方向定义和分别为左右两边灰度的均值我们以像素值的差异来定义光照方向的类别暂定分别为这样个人的第幅图定义所有正面方向类别与方向像素差异平均值为这个代表这一类光照方向的普遍特征把它用在这一类图像中的任何一幅图中进行光照补偿补偿后的图像表示为然后将灰度均一化就可用于特征提取和识别