基于高低频分量融合的人脸识别方法

• 作者: 张智斌 谢晓华 赖剑煌 郑伟诗
• 来源期刊: 中山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高频成分 低频成分 融合 光照恢复
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5116字
• 语种: 中文

摘要

图像分解方法可以将人脸图像分解为低频成分和高频成分,其中低频成分描述的是人脸图像光照成分,高频成分描述人脸图像细节成分.高频成分可作为光照不变特征进行人脸识别,但是由于受光照的影响,人脸图像分解后,位于人脸光照阴影区域的高频成分会被损坏.提出的人脸光照恢复方法分为3步:①基于PCA方法,利用局部的人脸光照明亮区域的高频信息重建人脸光照非均匀区域的高频成分；②利用局部光照明亮区域的光照成分重建全局的人脸图像正面均匀光照成分；③将重建后的低频人脸光照成分和高频人脸细节成分融合,得到人脸在正面均匀光照下的人脸图像,去除人脸阴影区域的影响,实现人脸光照恢复.该方法在YaleB数据库上做实验,获得的人脸光照恢复图像有良好的视觉效果和识别结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖剑煌	中山大学信息科学与技术学院	41	804	15.0	28.0
2	谢晓华	中国科学院深圳先进技术研究院	18	122	7.0	10.0
3	张智斌	中山大学数学与计算科学学院	6	30	3.0	5.0
5	郑伟诗	中山大学信息科学与技术学院	7	18	3.0	4.0