复杂光照下的视频人脸检测与识别的研究

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1、复杂光照下的视频人脸检测与识别的研究江龙强,林志贤,姚剑敏“,郭太良（福州大学物理与信息工程学院，福建福州350002）摘要：为了解决复杂光照下的视频人脸检测与识别率受影响的问题，提出了一种光照不变的人脸检测与识别的方法。该方法基于Retinex理论，提取光照不变分量，然后用于训练AdaBoost分类器；对输入的视频序列也进行相同的光照预处理，然后用训练的AdaBoost分类器进行人脸检测；把检测到的光照不变人脸图像采用分块加权LBP进行特征提取，采用欧氏距离与最近邻分类器进行分类。实验结果表明：该方法能有效提高视频人脸检测率与人脸识别率,而且对丁•人脸检测与识别只需要一次

2、光照处理，具有更高的效率。关键词：人脸检测；人脸识别;LBP；Retinex理论;AdaBoost算法【中图分类号】TN949.6【文献标志码】BStudyofVideoFaceDetectionandRecognitionunderComplexIlluminationJIANGLong-qiang,LINZhi-xiao,YAOJian-min,GUOTai-liang（CollegeofPhysicsandInformationEngineering,FuzhouUniversity,Fuzhou350000,China）Abstract:Inordertosolve

3、videofacedetectionandrecognitionrateaffectedbytheproblemofcomplexlight,thispaperproposesailluminationinvariantmethodoffacedetectionandrecognition・ThemethodisbasedontheRetinextheory.Firsttheilluminationinvariantcomponentisextractedfrominputimage.ThenuseittotraintheAdaBoostclassifier;Illumin

4、ationinvariantcomponentisalsoextractedfrominputvideosequencetodetectfacebyusingthetrainedAdaBoostclassifier;BlockweightedLBPalgorithrnisusedtoextractilluminationinvariantfacefeature・Euclideandistanceandthenearestneighborclassifierareusedtoclassifythefeaturevectors・Theexperimentalresultssho

5、wthatthemethodcaneffectivelyincreasetherateofvideofacedetectionandfacerecognition,anditonlyneedsailluminationpretreatmentforvideofacedetectionandrecognition,therefore,ithashigherefficiency.Keywords:Facedetection;Facerecognition;LBP;Retinex;AdaBoost人脸识别⑴技术经过多年的发展，己经取得了很大进展，涌现出很多优秀的人脸识別算法。但是

6、，光照的变化仍然是影响人脸识别的关键问题之一主要光照处理算法可以分为以下三类：1、基于图像增强的方法，例如Gamma校止⑶、对数变换⑷、直方图均衡化⑸等。这类方法实现起來简单、高效，在光照轻微变化时可以有效消除光照对人脸识别的影响。2、基于人脸建模的方法，比较典型的有光照锥⑹和球谐函数法。这类方法対光照的处理效果最好，但是需要人量的训练样木，计算量人H复杂，难以在实时系统中应用。3、光照不变量的方法，例如自商图像（SQI）⑺、基于Retinex理论⑻的单尺度Retinex算法（SSR）和双尺度Retinex算法（MSR）等。这类方法在人脸识别的光照预处理中取得了比较好的效果

7、，也是目前人脸识别小消除光照影响的主流方法。目前大多数的研究者把人脸检测与人脸特征提取分开研究，而对于一个完备的人脸识别系统，光照的变化同时影响两个方面：人脸检测和人脸特征提取，所以我们冇必要研究如何处理光照以同时提高人脸检测率和人脸识别率。因此本文将人脸检测和人脸识别的光照预处理统一起来，提出采用光照不变量法对人脸图像进行光照预处理再进行检测与识别。1基本原理1.1Retinex理论美国物理学家EdwinLand"】等在1963年提出Retinex理论。Retinex理论认为人眼观察物体时，投射到人眼的可见光强度