基于图像增强和gabor特性的人脸识别

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1、基于图像增强和Gabor特性的人脸识别王国强欧宗瑛大连理工大学精密和非传统加工技术教育部重点实验室，辽宁省，中国wgq2211@163.com,ouzyg@dult.edu.cn摘要：光照的变化、脸部动作和表情使人脸识别成为一个更具挑战性和艰巨的任务。本文提出了一种采用图像增强和Gabor小波变换的人脸识别方法。在人脸识别当中，图像预处理对于特征提取和识别是非常关键的步骤。对于人脸识别，各种光照下拍摄的图像需要进行对数变换和正常化处理。这涉及到在一系列不同尺度，位置和方向的Gabor小波人脸图像卷积和Gabor滤波图像的特征提取。在特征提取中，预处理和Gabor滤波图像取代原始图像，效果显著

2、。该方法达到了94.4％的识别率只使用了人脸图像160个特征。实验结果表明，当选取可变光照和表情的训练和测试图像，使用该方法，人脸识别率得到显著提高。关键词：对数变换，正常化，Gabor小波，人脸识别1、引言随着当前世界对安全形势的感知，各国政府以及企业需要可靠的方法去进行身份认证，而不过度侵犯隐私或需要被认可。对于这个问题，人脸识别提供了一个可解决的方案。人脸识别技术涉及多个学科，如图像处理，计算机视觉，模式识别，神经网络和心理等。除此之外，它还具有广泛的应用，如公安，执法和各种电子商务，信用卡验证，刑事鉴定，访问控制，人机智能互动，数字图书馆和网络与信息安全[1][2]。因此，特别是在最

3、近几年，它已成为最活跃的研究领域之一。过去几年，人脸识别已取得了很大的进展。主成分分析（PCA）是一个典型的成功的人脸基础技术。1991年，Turk和Pentland使用PCA开发的一个人脸识别系统[3][4]。1997年，belhumeur等人提出了基于线性判别分析（LDA）的Fisherface的技术[5]。相继的，贝叶斯概率匹配和弹性图匹配被Wiskott等人提出。支持向量机（SVMs）作为通用模式识别的一个非常有效的方法最近已被Vapnik他的同事[7]提出。然而，人脸识别在一般情况下，仍然是一项艰巨的，悬而未决的问题。目前几乎所有的人脸辨识系统，取得最好的成绩和最成功的商业系统，主

4、要表现在图像环境的变化性上面。2002年，FERET测试[8]和人脸识别厂商测试（FRVT2002）[9]被发现，最好的人脸识别系统对正常室内照明的变化（有或无开销的荧光灯照明）不敏感，而室外探测人脸图像集其性能显着下降。这表明动作和光照变化对于一个实用的人脸识别系统是它的几个瓶颈。到目前为止，没有切实可行的解决方案可解决这些问题。户外光比室内光照更容易导脸外部变形，因为它涉及到从天空的多个光源和其他物体反射，人脸会被其他物体的阴影所遮挡。然而，在一些人脸验证的应用程序中，在人脸识别过程中很难有控制周围的照明条件。室外识别系统是在照明条件会有所不同的例子。提供简单的解决方案人脸识别修正光线的

5、变化，是本文的重点。以同样的方式，受试者不会合作提供一个正常的姿势，并在某些场合表达人脸图像。然而，特征提取是关键的一步，在面部识别系统，和面部表情变化下的功能和构成等是非常重要的人脸识别。由于Gabor小波具有类似人类视觉系统的特点。Gabor小波可以捕获的局部结构，对应的空间频率，空间位置和方向，选择性[10]。Gabor小波的人脸图像的代表性应该是健壮的表情变化和构成的变化。本文的其余部分安排如下：对数转化和正常化的人脸图像的预处理方案中所述第二节，描述了一个强大的人脸特征提取的Gabor小波计划的简要回顾在第三节，Fisherface的方法是在第四节，实验结果显示在第五节，一些结论在

6、第六节提出。2.图像预处理A.对数变换从不同光源位置改变所产生的光线的变化，导致部分的脸照亮，而其他部分可能是在完全黑暗的。人脸图像I定义一个M×N的矩阵，I(i,j)代表i行，j列像素的强度，Iold代表的是原始图像，Inew是对数变换的图像，对应关系如下定义：（1）其中C为比例系数。为了评估这种转变的影响，我们进行了一些实验上面对的BVC'2005，数据库B[11]被抓获环境照明条件下呈现大照明变化，其中许多图像含有大量阴影。见图2最上面一行显示原始图像和中间行所表示的转换图像。我们可以看到，变换明显增加了的暗区的清晰度，尤其是在图像(a)，它的整个部分是原来完全在黑暗中，但预处理后的图

7、像显示了以前不常见的眼睛和嘴巴周围的大量细节。图片（a）也使很多特征的可见性显着增强。由于恶劣的照明和构成的变化，这种类型的增强提供了一个在图像质量的改善。图1使用对数变换的像素强度的映射对数变换，像素强度非线性映射的结果，阴影区域将是强度增强，生产与最终图像在低光照地区更明显。图1显示的范围从0到255（假设8位灰度图像），纵轴上的对数变换值的横轴上显示的像素强度的映射。B正常化设Iold(i,j)表示在像