基于改进明暗恢复形状SFS的人脸识别算法研究与实现

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1、摘要人脸识另U(FaceRecognition)是模式识别和机器视觉领域最富挑战性的研究课题之一，它在公共安全、信息安全、人机交互等领域中有着广泛的应用前景。经过三十多年的研究，理想环境条件下的人脸识别技术研究已经达到实用的程度，但是由于光照、姿态、表情、遮挡等变化会大大降低已有的人脸识别算法性能，其应用范围也受到了较大的限制。因此，针对各种变化的鲁棒的人脸识别技术是当前的一个研究热点。本文提出了一种针对不同光照、姿势条件下的人脸识别技术，具体如下：在训练阶段，本文提出了一种改进的明暗恢复形状(ShapeFromShading，SFS)算法，由两

2、幅光照条件已知的正面人脸图像，估计人脸反射特性和三维形状。首先，进行光照强度归一化以保证两幅训练图像的光照强度一致：然后，基于人脸的对称性，估计人脸表面的反射特性，即人脸表面反射系数和法向量的乘积；再次，针对训练图像中存在阴影区域的问题，提出了改进算法。最后，由反射特性可以恢复得到人脸的三维形状。在人脸识别阶段，首先，估计待识别图像的姿势，由训练得到的反射特性和三维形状合成特定姿势下的人脸图像；然后，提取形态学闭运算商图像(MorphologyCloseQuotientImage，MCQI)特征和局部二值模式特征(LocalBinaryPaUem

3、，LBP)去除光照变化对识别影响；最后，用最近邻分类器进行识别并用实验验证算法性能。进一步分析实验结果，可以得到以下两个结论：a)本文提出的改进SFS算法合成的人脸图像要更加自然。B)应用改进算法可以减小由不同训练图像估计得到的反射特性、三维形状以及合成图像之间的差别。关键词人脸识别；光照变化：姿势变化；反射特性估计；三维重建；北京T业大学下学硕l：学能论文AbstractFacerecognitionisoneofthemostchallengingproblemsinpaRernrecognitionandmachinevision，whic

4、hhasawiderangeofpotentialapplicationsintheareasofpublicsecurity，informationsecurityandhuman—computerinteraction．Bynow，facerecognitiontechnologyunderwell—controlledenvironmenthasbeenemployedpractically，whiletheperformanceofalgorithmsdramaticallydegradeunderuncontrolledenvironm

5、entsuchasvariantillumination，headposes，facialexpressions，occlusiononfaceandSOon．Robustrecognitionalgorithmhasbecomeakeyissueinfacerecognition．Inthisthesis，afacerecognitionalgorithmwithilluminationandposevariationisproposedasfollows：Intrainingstage，allimprovedShapeFromShading(

6、SFS)algorithmisproposedtoestimatethe3Dshapeandreflectancecharacteristicsfromtwofrontalfaceimageswithgivenillumination．First，theintensityofilluminationisnormalizedtomakesurethattwofaceimageshavethesameintensityofillumination．Next，basedonthesymmetryofhumanfhce，thereflectancecha

7、racteristics(theproductofalbedoandnormalsinhumanfacesuflhce)areestimated．Then，thebasicalgorithmisimprovedtoreducetheinfluenceofshadowregionsintrainingimages．Finally，the3Dfaceshapeisrecoveredusingtheestimatedreflectancecharacteristics．Infacerecognitionstage，bytheestimatedfacep

8、oseoftestingimage，thefaceimageswithspecificposearesynthesized．ThenMC