基于非下采样Contourlet变换的光照不变量提取算法

人脸识别作为一种非接触式、友好的生物特征识别技术,在军事、公安、经济等领域具有广阔的应用前景。近年来,人脸识别技术取得了很大进展,涌现出许多优秀的人脸识别方法,许多人脸识别系统表现优异。但是,人脸识别仍是一个没有彻底解决的难题,光照变化是其中关键问题之一。2006年FRVT测试结果表明光照变化会严重影响自动人脸识别系统的识别性能。为了消除光照变化对人脸识别的影响,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的光照不变量提取算法。首先,对图像进行光照归一化,预先减弱光照变化对人脸识别的影响;其次,进行对数变换和非下采样Contourlet变换,得到低频分量和高频方向子带分量;再次,低频分量进行直方图均衡化以进一步减弱光照的影响,高频分量进行自适应NormalShrink阈值去噪处理;最后利用处理后的低频和高频方向子带分量进行逆非下采样Contourlet变换,提取到光照不变量,作为后续的识别依据。为验证算法性能,本文在Yale B和CMU PIE人脸库上做了对比实验,结果表明:本文方法提取的光照不变量具有较强的鲁棒性,能够大大提高任意光照情形下的人脸识别率。