基于二次多项式模型的人脸光照归一化

被引：10

作者：

谢晓华 ^{[1
,2
]}

赖剑煌 ^{[3
,2
]}

郑伟诗 ^{[4
]}

机构：

[1] 中山大学数学与计算科学学院

[2] 广东省信息安全技术重点实验室

[3] 中山大学信息科学与技术学院

[4] 伦敦大学玛丽皇后学院计算机系

来源：

电子学报 | 2010年 / 38卷 / 08期

关键词：

人脸识别; 光照归一化; 二次多项式模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

根据人脸光照变化非线性的特性,本文提出用二次多项式模型来描述非正面光照条件下的人脸图像与正面光照条件下的人脸图像在对应象素点灰度之间的关系,进而提出一种人脸光照归一化方法.本方法的一个重要特点是独立于先验的物理模型而通过建立统计回归模型来学习不同光照图像之间的关系.此外,提出用基于PCA的方法对光照归一化后的人脸图像进行加权补偿,进一步改善图像的视觉效果.在Extended YaleB和CMU-PIE人脸库上的实验结果表明,新方法在改善人脸视觉效果同时能大大提高人脸识别准确率.

引用

页码：1791 / 1797

页数：7

共 9 条

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