基于3D人脸重建的光照、姿态不变人脸识别

被引：54

作者：

柴秀娟 ^{[1
]}

山世光 ^{[2
]}

卿来云 ^{[2
]}

陈熙霖 ^{[2
]}

高文 ^{[1
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学计算机学院

[2] 中国科学院计算技术研究所ICT-ISVISION面像识别联合实验室

来源：

软件学报 | 2006年 / 03期

关键词：

人脸识别; 3D人脸重建; 统计变形模型; 球面谐波; 商图像;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

待匹配人脸图像与库存原型图像之间姿态和光照的差异是自动人脸识别的两个主要瓶颈问题,已有的解决方法往往只能单独处理二者之一,而不能同时处理光照和姿态问题.提出了一种对人脸图像中的姿态和光照变化同时进行校正处理的方法,即通过光照不变的3D人脸重建过程,将姿态和光照都校正到预先定义的标准条件下.首先,利用先验的统计变形模型,结合人脸图像上的一些关键点来恢复较为精细的人脸3D形状.基于此重建的3D形状,进而通过球面谐波商图像的方法估计输入图像的光照属性并提取输入图像的光照无关的纹理信息,从而将光照无关的3D人脸完全重构出来,生成输入人脸图像在标准姿态和光照条件下的虚拟视图,用于最终的分类识别,实现了对光照和姿态问题的同时处理.在CMUPIE数据库上的实验结果表明,此方法可以在很大程度上提高现有人脸识别方法对于原型集合(gallery)和测试集合中图像在姿态和光照不一致情况下识别结果的正确性.

引用

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