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光线变化下的人脸表示
其他题名Face Representation Under Different Lighting Conditions
王海涛
学位类型工学博士
导师王阳生
2004-05-04
学位授予单位中国科学院研究生院
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业模式识别与智能系统
关键词光线变化 人脸识别 加光照 去光照 Lighting Variation Face Recognition Illumination Alignment And Self-quotient Image
摘要随着人脸识别技术的发展,光线问题成为制约其发展的主要瓶颈之一。在很多情 况下,由于光线变化,主要是方向变化,产生的图像变化要远远大于不同人脸图 像的差别。本文以光线为研究内容,以人脸识别作为应用背景,着重阐述了以下 几个问题: · 光线变化下的人脸表示 如果不考虑姿态、表情等因素的影响,目前商图像法,光锥体法和球谐函数 法分别从不同的侧面解释了,光线变化对人脸图像产生的影响。但它们都有 其相应的应用环境和限制。 ·基于光线对齐的加光照法 光线对齐的基本思想就是光线的归一化,也就是把不同光照条件的人脸图像 转换成同一光照条件的图像。由于输入人脸图像的光照条件是无法控制的, 所以我们一般以输入图像的光照条件为模板,把数据库内的图像转成该光照 模式。针对不同的数据条件,我们采用的不同的转换方法。 ● 基于光度立体学的三维人脸建模 由灰度恢复形状是计算机视觉领域内最经典的病态问题,但如果增加输入图 像,则可以精确地计算出三维人脸的形状和纹理。根据这一原理,在本文中 提出了人脸三维建模系统的结构设计。 ●基于自商图像的去光照法 自商图像法去光照最大的特点是无需训练图像、人脸对齐,而且该方法有去 阴影的功能。这一点是前面方法所不具备的。另外根据朗伯模型,从理论上 分析了该方法的有效性,并提出了一个去光照算法的理论框架。 ·光照算法在实际系统中的应用 同在实际系统的测试表明,加光照和去光照法均可以有效地提高,系统对光 线的鲁棒性。 综上所述,在本文中对人脸表示方法进行了详细的论述;并且提出了光线对齐方 法应用到人脸识别中,另外根据光度立体学原理提出了三维建模方法和系统设 计,该系统已申请了发明专利;自商图像概念提供了一种简单、实用的去光照方 法,该方法克服了传统商图像法的许多限制。最后,针对所提出的两种光线处理 方法,加光照和去光照法,在实际系统中进行了测试。
其他摘要With the development of face recognition techniques, illumination problem becomes a main obstacle. It is well-known that in most cases image variation due to lighting direction changes is more than that due to different identities. In this paper, we focus on lighting problem under the scenario of face recognition and the major works in this thesis are as follows. Face representation under various lighting conditions Excluding other factors, such as pose and expression, quotient image, illumination cone and spherical harmonic methods explain the image variations due to lighting changes from different viewpoints under different assumptions. Illumination alignment The basic idea of illumination alignment is illumination normalization, which converts images from different lighting conditions into given one. As we can not control the lighting condition of input image, we usually convert the lighting condition of face database into that of the input image. Photometric stereo based 3D face reconstruction It is an ill-posed problem to recover 3D shape from image. By acquiring more than three images, we design a hardware system to reconstruct face 3D shape. Self-quotient image The most interesting characteristic of self-quotient image is that it needs not any training set and alignment. Moreover it has de-shadow ability. Application in real system According to our experiments on real system, the two algorithms, illumination alignment and self-quotient image, can significantly improve the system recognition rate.
馆藏号XWLW810
其他标识符810
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/5816
专题毕业生_博士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
王海涛. 光线变化下的人脸表示[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院研究生院,2004.
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