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时间:2020-03-27
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1、2014年第3期工业仪表与自动化装置·51·一种去除人脸图像中的眼镜的方法李战明,赵勇,胡文瑾(兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州730050)摘要:在人脸识别中,眼镜作为人脸上常见的遮挡物对人脸图像的识别率有很大的影响。该文提出了一种去除人脸图像眼镜的方法。利用二维广义主成分分析(2DIMPCA)算法对戴眼镜的人脸进行重建,通过与输入的原始人脸图像的对比,经过二值化运算,提取出眼镜遮挡区域;通过误差迭代的方式对图像进行误差补偿,合成最终的无眼镜的人脸图像。实验结果表明,该算法可以得到比较自然的无眼镜人脸图像,优
2、于传统的PCA方法。关键词:人脸识别;眼镜去除;人脸重建;二维广义主成分分析(2DIMPCA)中图分类号:TN911.73文献标志码:A文章编号:1000—0682(2014)03—0051—03AmethodforremovingeyeglassesfromfrontalfacialimagesLIZhanming,ZHAOYong,HUWenjin(CollegeofElectricalandInformationEngineering,LanzhouUniversityofTechnology,Lanzhou73
3、0050,China)Abstract:Infacerecognition,eyeglassesarethemostcommonoccludingobjectinfacialimages,whichmaygreatlydegradetherecognitionperformance.Thispaperdescribesanalgorithmtoremoveeye—glassesfromfrontalfacialimages.Theinputfacialimagewasreconstructedbytwo—dimensi
4、onalimageprinciplecomponentanalysis(2DIMPCA)andthentheregionoccludedbytheeyeglasseswasobtainedbycomparingthereconstructedfacialimageandtheinputfacialimageandthenbinarization.Aneyeglassesfacialimagewassynthesizedbyrecursiveerrorcompensation.Testresuhsshowthatthem
5、ethodcaneffec—tivelysynthesizeeyeglasslessfacialimagesandbetterthanthemethodoftraditionalPCA.Keywords:facerecognition;eyeglassesremoval;facereconstruction;two—dimensionalimageprinciplecomponentanalysis(2DIMPCA)轮廓的方法来检测眼镜的存在。但是这种模型的建0引言立要考虑的变量很多。Wu等人建立了戴眼镜人人脸识别技术
6、由于其广泛的应用前景成为近年脸图像和它对应的不戴眼镜的人脸图像的联合概率来模式识别和计算机视觉领域的研究热点。人脸上分布模型,并通过这个模型来合成不戴眼镜的人脸的遮挡物会对人脸的识别效果产生很大的影响,眼图像。但是对于那些无框的眼镜,精确定位所需要镜是一种人脸上常见的遮挡物。目前为止,在人脸的15个特征点是非常难的。Jiang等人_4定义了眼图像上关于眼镜遮挡区域的提取和去除这方面的研睛周围边缘信息的6个测度来检测该人是否戴了眼究并不多。早期的Saito等人最早将PCA技术用镜,并且把这6个测度组合起来来改善检测效果。
7、于人脸图像的眼镜摘除,虽然利用PCA重建的人脸该方法对于眼睛定位的结果非常敏感。图像是无眼镜的,但实际上眼镜所带来的重建误差该文采用基于文献[5]中的二维广义主成分分被分散到整幅人脸图像,不利于识别。Yoshikawa等析(2DIMPCA)算法,对人脸图像中的眼镜遮挡区域人研究了眼镜周围的边缘特征(强度、方向等)和进行提取和去除,在算法中引人迭代误差补偿,最终几何特征(对称性,连续性等),提出了一种可变形得到无眼镜的人脸图像。实验结果表明,该方法优于传统的PCA方法。收稿日期:2013—10—08基金项目:甘肃省自然科
8、学基金项目(2013GS09583)1基于2DIMPCA算法的人脸重建作者简介:李战明(1962),男,陕西西安人,教授,主要研究方向为复杂系统的建模与控制,神经模糊系统,智能信息处理与模式识2DIMPCA算法:别,嵌入式网络单片机系统研究与开发等。设为n维列向量,为m×凡维人脸图像,将·52·工业仪表与自动化装置2014年第3期
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