CN110956090A - 一种基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法 - Google Patents

一种基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法，该方法包括如下步骤：采集人脸彩色图像，并转化为人脸灰度图像；对灰度人脸图像的每个灰度值，构造以该灰度值为中心的5个局部邻域；通过以每个灰度值为中心的5个局部邻域，构造人脸灰度图像的正负光照不变单元模型；通过正负光照不变单元模型，构建基于正负光照不变单元融合的人脸特征。本发明充分考虑了灰度人脸图像的局部邻域中灰度值之间的关系，通过构造灰度人脸图像灰度值的5个局部邻域，构建人脸灰度图像的正负光照不变单元模型，产生基于正负光照不变单元融合的人脸特征，该人脸特征同时控制5个局部邻域中正负光照不变单元之间平衡，不受不同局部邻域之间关系的影响。

Description

一种基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法
技术领域
本发明涉及一种剧烈光照变化人脸识别问题中的光照不变人脸特征提取方法，具体的说是一种基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法，属于模式识别技术领域。
背景技术
光照不变人脸特征提取技术主要应用于存在剧烈光照变化的人脸识别问题中，其在信息安全、视觉监控、身份识别等领域有着广泛的应用需求，如在交通监控方面，目前的户外交通监控系统可实时采集大量含有剧烈光照变化人脸图像的视频和图片，通过提取剧烈光照变化人脸图像的光照不变特征，可以提高视觉监控系统识别光照变化人脸图像的准确率，能够对可疑分子实施及时抓捕或实时定位。
光照不变人脸特征提取方法源于这样一个事实，即在户外自然光环境下，采集的人脸图像存在剧烈的光照变化，剧烈光照变化会导致人脸识别系统的性能严重下降，为了提高人脸识别系统对剧烈光照变化的鲁棒性，需要提取光照不变人脸特征。基于正负光照不变单元融合的人脸特征是一种消除人脸图像光照成分的特征提取技术，依据人脸图像的局部领域中光照强度近似相等这个事实，将对数人脸图像的局部领域中两个像素之差作为一个光照不变单元，通过多局部领域内正负光照不变单元的融合，可以有效消除人脸剧烈光照变化的影响，形成鲁棒的光照不变人脸特征，显著提高人脸识别系统在剧烈光照变化下的识别准确率。
近年来，光照不变人脸特征提取技术成为剧烈光照变化人脸识别领域的一个重要研究课题，在理论上说明了方法的可行性，更提出并发展了许多有显著意义和应用价值的方法。按其提取技术可以分为两类：基于数据驱动的方法和基于模型驱动的方法。基于数据驱动的方法使用大规模光照变化人脸图像训练深度神经网络，将光照变化看作是人脸固有特征的一个部分；基于数据驱动的方法对轻微和中等程度的光照变化性能较好，但是对剧烈光照变化效果不佳，在实际应用中不能令人满意。基于模型驱动的方法，将光照变化作为干扰噪声消除掉，对剧烈光照变化效果很好。现有的基于模型驱动的方法使用较多的权值融合多局部邻域光照不变特征，生成光照不变特征的质量难以有效控制，容易造成人脸特征失真。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足而提供一种基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法，能够消除人脸图像剧烈光照变化影响，适用于剧烈光照变化人脸识别算法。
本发明提供一种基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法，包括以下步骤：
步骤1、采集人脸彩色图像，并转化为人脸灰度图像；转至步骤2；
步骤2、在所述步骤1中得到的人脸灰度图像中，以每个灰度值为中心，构造该灰度值的5个局部领域；转至步骤3；
步骤3、在所述步骤2中得到的人脸灰度图像中，通过灰度值I(x,y)为中心的5个局部邻域，构造人脸灰度图像的正负光照不变单元模型IIM；转至步骤4；
步骤4、通过所述步骤3中得到的人脸灰度图像的正负光照不变单元模型IIM，构建人脸灰度图像的正负光照不变单元融合的人脸特征FIIM。
本发明的方法在产生光照不变人脸特征质量和计算效率方面优于传统的方法，对于提高人脸识别系统在剧烈光照变化下的识别准确率具有重要价值。为了获得生成速度快、质量高的光照不变人脸特征，满足人脸识别系统在剧烈光照变化下的实际应用要求，本发明提供了基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法，该方法将对数人脸图像的局部邻域中两个像素之差作为一个光照不变单元，通过多局部邻域内正负光照不变单元的融合，生成鲁棒的光照不变人脸特征。这样不但可以保证产生光照不变人脸特征质量可靠，而且能使人脸识别系统在剧烈光照变化下显著的提高识别的准确率。同时，本发明通过正负光照不变单元模型，只使用一个权值，可以很好的控制生成光照不变特征的质量。
作为本发明的进一步技术方案，步骤1的具体流程如下：
步骤1.1、采集人脸彩色图像，人脸彩色图像的大小为m×n×3，其中，m表示人脸彩色图像矩阵的行数，n表示人脸彩色图像矩阵的列数；转至步骤1.2；
步骤1.2、将所述步骤1.1中的人脸彩色图像转化为大小为m×n的人脸灰度图像I，并将人脸灰度图像I的灰度值等比例的转化到1至255之间。
步骤2的具体流程如下：
步骤2.1、在人脸灰度图像I中，位置为(x,y)处的灰度值表示为I(x,y)，其中，x表示人脸灰度图像I的图像矩阵的行编号，且x＝1,2,…,m；y表示人脸灰度图像I的图像矩阵的列编号，且y＝1,2,…,n；转至步骤2.2；
步骤2.2、将所述步骤2.1中灰度值I(x,y)的相邻灰度值表示为I(x+i,y+j)，其中，i＝-5,-4,L,5,j＝-5,-4,L,5；当x+i<1，x+i>m，y+j<1，或y+j>n时，则I(x+i,y+j)＝0；转至步骤2.3；
步骤2.3、在5组不同i和j的取值下，由所述步骤2.2中的灰度值I(x+i,y+j)可构成以I(x,y)为中心的5个局部邻域：当i＝-1,0,1和j＝-1,0,1时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ1；当i＝-2,-1,0,1,2和j＝-2,-1,0,1,2时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ2；当i＝-3,-2,-1,0,1,2,3和j＝-3,-2,-1,0,1,2,3时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ3；当i＝-4,-3-2,-1,0,1,2,3,4和j＝-4,-3-2,-1,0,1,2,3,4时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ4；当i＝-5,-4,-3-2,-1,0,1,2,3,4,5和j＝-5,-4,-3-2,-1,0,1,2,3,4,5时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ5；这样，可得到以I(x,y)为中心的5个局部邻域Ψt，t＝1,2,3,4,5。
步骤3的具体流程如下：
步骤3.1、在局部邻域Ψt中，将一个光照不变单元IIU(x,y)表示为灰度值I(x,y)与其任意一个相邻灰度值I(x+i,y+j)之差，即IIU(x,y)＝I(x,y)-I(x+i,y+j)，将IIU(x,y)>0称为正光照不变单元，采用IIU(x,y)+表示；IIU(x,y)<0称为负光照不变单元，采用IIU(x,y)-表示；转至步骤3.2；
步骤3.2、基于5个局部邻域Ψt，则t＝1,2,3,4,5的人脸灰度图像I的正负光照不变单元模型IIM表示如下，
Figure BDA0002258989180000041
其中，x＝1,2,…,m，y＝1,2,…,n，I(x+i,y+j)∈Ψt表示灰度值I(x+i,y+j)属于局部邻域Ψt。
步骤4的具体流程如下：
步骤4.1、通过控制人脸灰度图像I的正负光照不变单元之间的平衡关系，得到如下人脸灰度图像I的正负光照不变单元融合的人脸特征FIIM，
Figure BDA0002258989180000051
其中，α+β＝2，x＝1,2,…,m，y＝1,2,…,n。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
1.本发明提出的基于正负光照不变单元融合的人脸特征，针对人脸图像的剧烈光照变化，将对数人脸图像的局部邻域中两个像素之差作为一个光照不变单元，将多局部邻域中的光照不变单元分为正负两个部分，以保证同等的对待多局部邻域中的每一个光照不变单元；
2.本发明提出的基于正负光照不变单元融合的人脸特征，通过控制多局部邻域内正负光照不变单元的融合，生成光照不变人脸图像特征，在消除光照变化影响的同时，可以最大限度的保持人脸图像的固有特征信息。
总之，本发明从实际应用效果出发，提出基于正负光照不变单元融合的人脸特征，该方法处理效率高，计算方法简单，使用的权值参数远少于传统的多局部邻域融合方法。
附图说明
图1为本发明的整体流程图。
图2为本发明中由剧烈光照人脸图像产生光照不变人脸特征的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护权限不限于下述的实施例。
实施例
本实施例提出了一种基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1、采集人脸彩色图像，并转化为人脸灰度图像。具体流程如下：
步骤1.1、采集人脸彩色图像，人脸彩色图像的大小为m×n×3，其中，m表示人脸彩色图像矩阵的行数，n表示人脸彩色图像矩阵的列数；
步骤1.2、将所述步骤1.1中的人脸彩色图像转化为大小为m×n的人脸灰度图像I，并将人脸灰度图像I的灰度值等比例的转化到1至255之间。
步骤2、在所述步骤1中得到的人脸灰度图像I中，以每个灰度值为中心，构造该灰度值的5个局部领域。具体流程如下：
步骤2.1、在人脸灰度图像I中，位置为(x,y)处的灰度值表示为I(x,y)，其中，x表示人脸灰度图像I的图像矩阵的行编号，且x＝1,2,…,m；y表示人脸灰度图像I的图像矩阵的列编号，且y＝1,2,…,n；
步骤2.2、将所述步骤2.1中灰度值I(x,y)的相邻灰度值表示为I(x+i,y+j)，其中，i＝-5,-4,…,5,j＝-5,-4,…,5；当x+i<1，或x+i>m，或y+j<1，或y+j>n时，则I(x+i,y+j)＝0；
步骤2.3、在5组不同i和j的取值下，由所述步骤2.2中的灰度值I(x+i,y+j)可构成以I(x,y)为中心的5个局部邻域：当i＝-1,0,1和j＝-1,0,1时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ1；当i＝-2,-1,0,1,2和j＝-2,-1,0,1,2时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ2；当i＝-3,-2,-1,0,1,2,3和j＝-3,-2,-1,0,1,2,3时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ3；当i＝-4,-3-2,-1,0,1,2,3,4和j＝-4,-3-2,-1,0,1,2,3,4时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ4；当i＝-5,-4,-3-2,-1,0,1,2,3,4,5和j＝-5,-4,-3-2,-1,0,1,2,3,4,5时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ5；这样，可得到以I(x,y)为中心的5个局部邻域Ψt，t＝1,2,3,4,5。
步骤3、在所述步骤2中得到的人脸灰度图像I中，通过灰度值I(x,y)为中心的5个局部邻域，构造人脸灰度图像I的正负光照不变单元模型IIM。具体流程如下：
步骤3.1、在局部邻域Ψt中，将一个光照不变单元IIU(x,y)表示为灰度值I(x,y)与其任意一个相邻灰度值I(x+i,y+j)之差，即IIU(x,y)＝I(x,y)-I(x+i,y+j)，将IIU(x,y)>0称为正光照不变单元，采用IIU(x,y)+表示；IIU(x,y)<0称为负光照不变单元，采用IIU(x,y)-表示；
步骤3.2、基于5个局部邻域Ψt，则t＝1,2,3,4,5的人脸灰度图像I的正负光照不变单元模型IIM表示如下，
Figure BDA0002258989180000071
其中，x＝1,2,…,m，y＝1,2,…,n，I(x+i,y+j)∈Ψt表示灰度值I(x+i,y+j)属于局部邻域Ψt。
步骤4、通过所述步骤3中得到的人脸灰度图像I的正负光照不变单元模型IIM，构建人脸灰度图像I的正负光照不变单元融合的人脸特征FIIM。具体流程如下：
步骤4.1、通过控制人脸灰度图像I的正负光照不变单元之间的平衡关系，得到如下人脸灰度图像I的正负光照不变单元融合的人脸特征FIIM，
Figure BDA0002258989180000081
其中，α+β＝2，x＝1,2,…,m，y＝1,2,…,n。
本发明的方法通过采集人脸彩色图像，并转化为人脸灰度图像，对人脸灰度图像的每个灰度值，构造以该灰度值为中心的5个局部领域，再通过以每个灰度值为中心的5个局部邻域，构造人脸灰度图像的正负光照不变单元模型，最后通过人脸灰度图像的正负光照不变单元模型，构建基于正负光照不变单元融合的人脸特征。本发明充分考虑了灰度人脸图像的局部邻域中灰度值之间的关系，通过构造灰度人脸图像灰度值的5个局部邻域，构建人脸灰度图像的正负光照不变单元模型，产生基于正负光照不变单元融合的人脸特征，该人脸特征同时控制5个局部邻域中正负光照不变单元之间平衡，不受不同局部邻域之间关系的影响。
以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、采集人脸彩色图像，并转化为人脸灰度图像；转至步骤2；
步骤2、在所述步骤1中得到的人脸灰度图像中，以每个灰度值为中心，构造该灰度值的5个局部领域；转至步骤3；
步骤3、在所述步骤2中得到的人脸灰度图像中，通过灰度值I(x,y)为中心的5个局部邻域，构造人脸灰度图像的正负光照不变单元模型IIM；转至步骤4；
步骤4、通过所述步骤3中得到的人脸灰度图像的正负光照不变单元模型IIM，构建人脸灰度图像的正负光照不变单元融合的人脸特征FIIM。
2.根据权利要求1所述一种基于正负光照不变单元融合的人脸土整提取方法，其特征在于，步骤1的具体流程如下：
步骤1.1、采集人脸彩色图像，人脸彩色图像的大小为m×n×3，其中，m表示人脸彩色图像矩阵的行数，n表示人脸彩色图像矩阵的列数；转至步骤1.2；
步骤1.2、将所述步骤1.1中的人脸彩色图像转化为大小为m×n的人脸灰度图像I，并将人脸灰度图像I的灰度值等比例的转化到1至255之间。
3.根据权利要求2所述一种基于正负光照不变单元融合的人脸土整提取方法，其特征在于，步骤2的具体流程如下：
步骤2.1、在人脸灰度图像I中，位置为(x,y)处的灰度值表示为I(x,y)，其中，x表示人脸灰度图像I的图像矩阵的行编号，且x＝1,2,…,m；y表示人脸灰度图像I的图像矩阵的列编号，且y＝1,2,…,n；转至步骤2.2；
步骤2.2、将所述步骤2.1中灰度值I(x,y)的相邻灰度值表示为I(x+i,y+j)，其中，i＝-5,-4,…,5,j＝-5,-4,…,5；当x+i<1，x+i>m，y+j<1，或y+j>n时，则I(x+i,y+j)＝0；转至步骤2.3；
步骤2.3、在5组不同i和j的取值下，由所述步骤2.2中的灰度值I(x+i,y+j)可构成以I(x,y)为中心的5个局部邻域：当i＝-1,0,1和j＝-1,0,1时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ1；当i＝-2,-1,0,1,2和j＝-2,-1,0,1,2时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ2；当i＝-3,-2,-1,0,1,2,3和j＝-3,-2,-1,0,1,2,3时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ3；当i＝-4,-3-2,-1,0,1,2,3,4和j＝-4,-3-2,-1,0,1,2,3,4时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ4；当i＝-5,-4,-3-2,-1,0,1,2,3,4,5和j＝-5,-4,-3-2,-1,0,1,2,3,4,5时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ5；这样，可得到以I(x,y)为中心的5个局部邻域Ψt，t＝1,2,3,4,5。
4.根据权利要求3所述一种基于正负光照不变单元融合的人脸土整提取方法，其特征在于，步骤3的具体流程如下：
步骤3.1、在局部邻域Ψt中，将一个光照不变单元IIU(x,y)表示为灰度值I(x,y)与其任意一个相邻灰度值I(x+i,y+j)之差，即IIU(x,y)＝I(x,y)-I(x+i,y+j)，将IIU(x,y)>0称为正光照不变单元，采用IIU(x,y)+表示；IIU(x,y)<0称为负光照不变单元，采用IIU(x,y)-表示；转至步骤3.2；
步骤3.2、基于5个局部邻域Ψt，则t＝1,2,3,4,5的人脸灰度图像I的正负光照不变单元模型IIM表示如下，
Figure FDA0002258989170000031
其中，x＝1,2,…,m，y＝1,2,…,n，I(x+i,y+j)∈Ψt表示灰度值I(x+i,y+j)属于局部邻域Ψt。
5.根据权利要求4所述一种基于正负光照不变单元融合的人脸土整提取方法，其特征在于，步骤4的具体流程如下：
步骤4.1、通过控制人脸灰度图像I的正负光照不变单元之间的平衡关系，得到如下人脸灰度图像I的正负光照不变单元融合的人脸特征FIIM，
Figure FDA0002258989170000032
其中，α+β＝2，x＝1,2,…,m，y＝1,2,…,n。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113077402A (zh) * 2021-04-12 2021-07-06 南京邮电大学 一种基于正交三角分解的人脸图像光照复原方法
CN113361492A (zh) * 2021-07-19 2021-09-07 南京邮电大学 一种基于正交三角分解的光照不变特征提取方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102163283A (zh) * 2011-05-25 2011-08-24 电子科技大学 一种基于局部三值模式的人脸特征提取方法
CN105631441A (zh) * 2016-03-03 2016-06-01 暨南大学 一种人脸识别方法
CN106022223A (zh) * 2016-05-10 2016-10-12 武汉理工大学 一种高维局部二值模式人脸识别方法及系统
CN110287780A (zh) * 2019-05-17 2019-09-27 长安大学 一种光照下人脸图像特征提取方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102163283A (zh) * 2011-05-25 2011-08-24 电子科技大学 一种基于局部三值模式的人脸特征提取方法
CN105631441A (zh) * 2016-03-03 2016-06-01 暨南大学 一种人脸识别方法
CN106022223A (zh) * 2016-05-10 2016-10-12 武汉理工大学 一种高维局部二值模式人脸识别方法及系统
CN110287780A (zh) * 2019-05-17 2019-09-27 长安大学 一种光照下人脸图像特征提取方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113077402A (zh) * 2021-04-12 2021-07-06 南京邮电大学 一种基于正交三角分解的人脸图像光照复原方法
CN113077402B (zh) * 2021-04-12 2022-09-06 南京邮电大学 一种基于正交三角分解的人脸图像光照复原方法
CN113361492A (zh) * 2021-07-19 2021-09-07 南京邮电大学 一种基于正交三角分解的光照不变特征提取方法
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