一种基于Laplacian算子的人脸光照不变特征提取方法与流程

本发明属于图像处理、模式识别技术领域，具体涉及一种基于laplacian算子的人脸光照不变特征提取方法。

背景技术：

作为生物特征识别的一个重要方面，人脸识别在档案管理系统、安全验证系统、信用卡验证、公安系统的罪犯身份识别、银行和海关的监控、人机交互等领域具有广阔的应用前景。在人脸识别技术中,光照仍然是影响识别率的主要因素之一。同一人的人脸图像由于光照的不同，差别会很大；而属于不同人的人脸图像，由于光照的影响，差别有可能会很小，从而导致人脸识别系统的误判,降低了正确识别率。为了解决光照问题对人脸识别性能的影响，提出了很多方法，在提取光照不变特征的方法中，又主要分为两种：第一种是在对数域，通过低通滤波消除光照分量，例如：在对数域中，利用离散余弦变换(dct)或小波变换进行滤波处理等方法。第二种是构造除法运算，通过除法运算来消除慢变化的光照分量，例如：梯度脸(gradient-face)、韦伯脸(weber-face)、局部二值模式(localbinarypattern，lbp)等方法。因此，怎样有效地提取人脸光照不变特征，提高人脸识别系统的鲁棒性成为人脸识别中至关重要的问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种能够提高人脸识别率的基于laplacian算子的人脸光照不变特征提取方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于laplacian算子的人脸光照不变特征提取方法，包括以下步骤：

(1)利用laplacian算子对人脸图像锐化处理，提取人脸细节特征；

(2)与原图像对应像素进行除法运算，消除慢变化的人脸光照部分，所得结果就是需要提取的人脸光照不变特征。

作为本发明进一步的方案：根据光照反射模型，任意灰度人脸图像i(x,y)是反射分量r(x,y)和光照分量l(x,y)的乘积，即i(x,y)＝r(x,y)l(x,y)；所述步骤(1)中，锐化处理时，应用laplacian算子模板进行人脸图像细节特征锐化处理，处理后的图像为i'。

作为本发明进一步的方案：以laplacian算子d2模板进行锐化处理后的人脸图像i'某中心像素点(x,y)的灰度值为i'(x,y)如公式(1)所示：

为了表述方便，i(x+m,y+n)简记为im,n，同理，r(x+m,y+n)简记为rm,n，l(x+m,y+n)简记为lm,n，则公式(1)简记为公式(2)，如下所示：

i'0,0＝8i0,0-i-1,-1-i0,-1-i1,-1-i-1,0-i1,0-i-1,1-i0,1-i1,1(2)；

根据光照反射模型进一步得到公式(3)：

i'0,0＝8r0,0l0,0-r-1,-1l-1,-1-r0,-1l0,-1-r1,-1l1,-1-r-1,0l-1,0-r1,0l1,0-r-1,1l-1,1-r0,1l0,1-r1,1l1,1(3)。

作为本发明进一步的方案：所述步骤(2)中除法运算为r(x,y)代表人脸的关键信息，而l(x,y)是慢变化的，在局部是近似不变的，所以通过除法运算来近似消除该分量。

作为本发明进一步的方案：光照分量l(x,y)变化缓慢，所以有公式(4)：

l0,0≈l-1,-1≈l0,-1≈l1,-1≈l-1,0≈l1,0≈l-1,1≈l0,1≈l1,1(4)；

将公式(4)的所有变量均用lt替代，所以公式(3)可表达为公式(5)所示：

i'0,0＝8r0,0lt-r-1,-1lt-r0,-1lt-r1,-1lt-r-1,0lt-r1,0lt-r-1,1lt-r0,1lt-r1,1lt

＝lt(8r0,0-r-1,-1-r0,-1-r1,-1-r-1,0-r1,0-r-1,1-r0,1-r1,1)(5)；

此时，将锐化处理后的图像i'与原图像i对应像素相除，得到公式(6)：

因此消除了光照分量。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明对不同角度的光照具有一定的抑制作用，处理后人脸图像的识别率较现有的算法处理后的人脸识别率高；本发明采用laplacian算子和除法运算对人脸图像做光照处理，方法简单，识别速度快。

附图说明

图1为本发明提取人脸光照不变特征的基本流程图。

图2为本发明中以(x,y)为中心的八邻域灰度值矩阵及其对应的简化表达示意图。

图3为在扩展yaleb人脸库中，提取人脸光照不变特征前后人脸示例图，第一行是原图像，第二行是提取的人脸光照不变特征图像。

图4为在cmupie人脸库中，提取人脸光照不变特征前后人脸示例图，第一行是原图像，第二行是提取的人脸光照不变特征图像。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。

请参阅图1-4，一种基于laplacian算子的人脸光照不变特征提取方法，包括以下步骤：

(1)利用laplacian算子对人脸图像锐化处理，提取人脸细节特征；

(2)与原图像对应像素进行除法运算，消除慢变化的人脸光照部分，所得结果就是需要提取的人脸光照不变特征。

根据光照反射模型，任意灰度人脸图像i(x,y)是反射分量r(x,y)和光照分量l(x,y)的乘积，即i(x,y)＝r(x,y)l(x,y)；所述步骤(1)中，锐化处理时，

应用laplacian算子模板进行人脸图像细节特征锐化处理，处理后的图像为i'。

所述步骤(2)中除法运算为r(x,y)代表人脸的关键信息，而l(x,y)是慢变化的，在局部是近似不变的，所以通过除法运算来近似消除该分量。

具体来说，所述基于laplacian算子的人脸光照不变特征提取方法，具体步骤如下：

(1)以原图像某一像素点(x,y)为中心的8邻域如图2(a)所示，为简化表述，中心像素点(x,y)处的灰度值i(x,y)表述为i0,0，如图2(b)所示，其邻域点的灰度值i(x+m,y+n)表述为im,n。

根据光照反射模型，任意灰度人脸图像i(x,y)可以看成是反射分量r(x,y)和光照分量l(x,y)的乘积，即i(x,y)＝r(x,y)i(x,y)，其中l(x,y)取决于光源且只代表面部光照的分量，r(x,y)取决于物体的表面特征并包含了面部的关键信息，在本发明中i(x+m,y+n)可表述为rm,nlm,n。

(2)laplacian算子是一种图像边缘检测算子，常用的laplacian算子模板有：

本发明在下面的推导过程中，仅以laplacian算子d2模板为例，对人脸图像进行锐化处理，得到i'。具体的原理推导过程如下：

设以laplacian算子d2模板进行锐化处理后，人脸图像i'某像素点(x,y)的灰度值i'(x,y)如公式(1)所示：

为了表述方便，i(x+m,y+n)简记为im,n，同理，r(x+m,y+n)简记为rm,n，l(x+m,y+n)简记为lm,n，则公式(1)简记为公式(2)，如下所示：

i'0,0＝8i0,0-i-1,-1-i0,-1-i1,-1-i-1,0-i1,0-i-1,1-i0,1-i1,1(2)

根据光照反射模型进一步得到公式(3)：

i'0,0＝8r0,0l0,0-r-1,-1l-1,-1-r0,-1l0,-1-r1,-1l1,-1-r-1,0l-1,0-r1,0l1,0-r-1,1l-1,1-r0,1l0,1-r1,1l1,1(3)

(3)对已经用光照分量和反射分量来表示的已锐化处理的人脸图像i'，可以直接用其除以原图像(即)来近似消除慢变化的光照分量。具体的公式推导过程如下：

因为光照分量l(x,y)变化缓慢，在局部近似相等，所以有公式(4)：

l0,0≈l-1,-1≈l0,-1≈l1,-1≈l-1,0≈l1,0≈l-1,1≈l0,1≈l1,1(4)

将公式(4)的所有变量均用lt替代，所以公式(3)可表达为公式(5)所示：

i'0,0＝8r0,0lt-r-1,-1lt-r0,-1lt-r1,-1lt-r-1,0lt-r1,0lt-r-1,1lt-r0,1lt-r1,1lt

＝lt(8r0,0-r-1,-1-r0,-1-r1,-1-r-1,0-r1,0-r-1,1-r0,1-r1,1)(5)

此时，将锐化处理后的图像i'与原图像i对应像素相除，得到公式(6)：

在公式(6)中已消除了光照分量。

本发明在扩展yaleb和cmupie人脸库中进行实验：

1、实验人脸库介绍：扩展yaleb人脸库共包含38个人的2432张人脸图像。按照光照不同角度分为5个子集：0°＜θ＜12°共266张人脸为子集1；13°＜θ＜25°共456张人脸为子集2；26°＜θ＜50°共456张人脸为子集3；51°＜θ＜77°共532张人脸为子集4；θ＞77°共722张人脸为子集5。实验时，使用的人脸尺寸大小为96×84，子集1用于训练，其余子集用于测试。

cmupie人脸数据库共有68个人的41368张人脸图像，本发明选择的是正面人脸光照组(c27)作为训练图库，c27光照组共包含1428个人脸库。实验时，使用的人脸尺寸为32×32大小，从每个人脸的21种不同光照中选取一张图像作为训练样本，其余人脸作为测试样本。

2、实验结果：

实验1，将提取的人脸光照不变特征与原图像进行了对比发现经本发明方法处理后的人脸图像特征更为明显，有效地克服了光照对人脸特征的影响。在扩展yaleb和cmupie人脸库中提取光照不变特征前后的人脸示例分别如图3、图4所示。

实验2，本发明方法将提取的人脸光照不变特征，计算反正切变换将取值范围压缩到(-π/2,π/2)，采用l1范数测量距离后，利用最近邻分类器分类判别。在扩展yaleb人脸库的人脸正确识别率是96.86％，在cmupie人脸库上的正确识别率是96.47％，对人脸不变特征提取有较好的鲁棒性。

本发明对不同角度的光照具有一定的抑制作用，处理后人脸图像的识别率较现有的算法处理后的人脸识别率高；本发明采用laplacian算子和除法运算对人脸图像做光照处理，方法简单，识别速度快。

上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下做出各种变化。