浅论基于光照样本合成的光照补偿方法

1、浅论基于光照样本合成的光照补偿方法摘要：本文提出一种基于光照样本合成的方法，它通过对于识别人脸光照图像的光照条件进展估计，然后模拟标准光照环境，将原始人脸图像归一位标准光照环境下的人脸光照图像的方法。关键词：人脸图像光照补偿商图像0引言人脸表情包含非常丰富的人体行为信息，是人类情绪的一种表现形式，是人们进展非语言交流的一种有效手段。人们可以通过表情准确、充分而微妙地表达自己的思想感情，也可以通过表情识别对方的态度和内心世界，因此在日常生活中起着非常重要的作用。人脸表情识别也是智能人机接口领域的核心研究内容之一。人脸表情识别本质上是要赋予计算机知道人外在表现的才能，也就是“察言观色的才能，这恰是

2、智能人机接口研究需要解决的问题之一，也是机器智能的重要表现。人脸表情识别问题的最终解决可以极大地改善目的前呆板、一成不变的人机交互环境，让计算机随时做出人类的“知心事，说出人类的“知心话，从而在一定程度上改变人们的生活方式。1基于不变特征的方法在借鉴Si对人脸光照处理方法的分类根底上，将现有的基于光照样本合成的方法归结为四类：基于不变特征的方法、光照变化建模的方法、人脸图像归一化的方法和基于SFS(shapefrshaping)方法。基于不变特征的方法是利用人脸图像的特征不随光照条件改变而变化这一特征来进展处理的方法，即寻找光照不敏感特征。早期的对人脸图像不变特征的研究有人脸图像的边缘图、2D

3、-Gabr滤波图、灰度微分图等。但是Adini等1研究说明，这些人脸图像特征都不能充分地克制由于光照条件变化而引起的人脸图像的变化。目前，在基于不变特征的方法研究中比拟有代表性的方法是商业图像法。1.1商图像商图像qutientiage，QI的概念最早是由Nayar等在文献2中提出的，它用两个亮度图像的比值来代表图像不随光照变化的物理特征性。Nayar把它作为人脸的不便特征以用于任梁识别中。Shashua等3把商图像的而概念和线性光度学合成离乱相结合，提出了一种由商有图像合成不同光照样本的方法。这种方法利用最小能量方程把光照方向估计问题转化为求一组线性方程的近似解问题，防止了对人脸的准确三维建

4、模，执行效率较高。人脸可近似看作朗伯凸外表，这样人脸图像Ix，y可以有人脸外表反射率和人脸外表法向量及点光源之间的余弦夹角的乘积表示，如下所示：Ix，y=x，ynx，yTs式中，x，y是物体外表漫反射率，它反映了人脸的纹理信息，对于不同的人脸存在不同的；nx，yT是点x，y的外表法向量；s描绘点光源的方向。Shashua假设同一类物体拥有一样的三维外形即nx，yT和不同的外表反射率既x，y。给定N个人在一样的三种不共线方向下3N幅图像作为样本集A1，A2，An，其中Ai=Ii1，Ii2，Ii3并有A=I1，I2，I3=Ai。因此，人脸图像Iy对应于人脸图像Ia的商图像定义为式中，Qy是反射函数

5、图像的比值，具有与光照无关的图像特性；xi是根据样本集A1，A2，AN通过最小二乘法估计得到的，在计算上图像时选取I1，I2，I3作为式中的Ii。Shashua的任意光照图像合成方法的思想是给定目的a的三幅线性无关光线条件下的图像I1，I2，I3，那么对于目的y的任意图像Iy，都存在系数x1，x2，x3，满足公式。式中，表示笛卡儿乘积。根据Shashua等合成任意光照图像的方法可以看出，仅仅需要在三种线性独立光照条件下同一个人的三幅人脸图像和待识别人脸在任意光照条件下的图像，以及待识别人脸的商图像，就可以合成粗待人脸在不同光照条件下的图像，从而到达增加光照训练样本、进步正确识别率的目的。2利用

6、商图像进展人脸识别的特点基于商图像的任梁识别算术法4是在朗伯凸外表理论的根底上，将原有的仅针对光照条件变化的算法引申为在光照与人脸反射率都变化的情况下进展人脸识别的算法。商图像为连个人脸的反射率之商，只与外表发射率有关，因此具有亮度不变性。利用商图像和一个人脸在不同光照下的三幅图像，可构建另一人脸的整个人脸空间。但是，在形状不一样和图像特征点未对齐的情况下，可能会导致算法失效。在此根底上，ang等设计了自商图像模型5selfqutientiage，SQI，hen设计了基于全变差的商图像模型ttalvariatinbasedqutientiagedel，TVQI，使得系统识别效果有了很大程度的进

7、步。3结论总之，本文提出商图像是通过求线性方程组的近似解来实现对图像的光照系数估计，并用平均人脸图像合成不同光照样本图像。这种方法，不需要三围人脸的信息，防止了三维人脸重构，大大减低了计算复杂度，更合适在实际人脸识别系统中的应用。但它仅利用三种不同的光照条件来估计所有光照情况，不能很好地对极端光照条件进展处理；另外它忽略了人脸自身阴影的存在，合成样本受阴影影响比拟明显。但目前识别率不是很高，而且识别的时间较长。因此，如何进步识别率和识别速度还有待进一步研究。参考文献：1山世光.人脸识别中假设干关键问题的研究D.北京:中国科学院研究生院，2022.2NayarSK，BlleR.ptingrefl

8、etaneratinsfraninageJ.PatternRegnitin，1993，26(2);1529-1542.3JabsD，BelhueurN，BasriR.paringiagesundervariableilluinatin.Preedingsnf-erenenputerVisinandPatternRegnitin，SantaBarbari，1998:610-617.4AdiniY，sesY，UllnanS.Faeregnitin:TheprblefpensatingfrilluinatinhangesJ.JEEETransasatinnPatternAnalysisandahineIntelligene，1997，