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一种不同图像条件下的高效人脸识别方法

摘要

人脸验证系统的性能取决于许多条件。其中一个最大的问题是光照条件的变化。使识别在不受控制的光照条件下更加可靠是实际人脸识别系统面临的最重要挑战之一。我们的论文提出了一种简单有效的预处理方法，消除了光照和阴影变化的大部分影响，同时仍然保留了识别所需的基本外观细节。这种预处理方法在特征提取之前运行，该特征提取包含一系列阶段，旨在对抗光照变化、局部阴影和高光的影响，同时保留视觉外观的基本元素。提出了一种不受光照变化控制的鲁棒人脸识别系统。该人脸识别系统由光照不敏感预处理、特征提取和分数融合三个阶段组成。在预处理阶段，将光照敏感图像转化为光照不敏感图像，然后将多个具有互补特征的分类器组合在一起，而不是提高单个分类器的精度。分数融合计算分数的加权和，其中权重是组件分类器辨别能力的度量。该系统在不同光照条件下的人脸识别均取得了较好的准确性。 The method provides good performance on three sets that are widely used for testing under difficult lighting conditions: Extended Yale-B, Face Recognition Grand Challenge Version 2 experiment (FRGC- 204), FERET datasets. The results obtained from the experiments showed that the illumination preprocessing methods significantly improves the recognition rate and it’s a very important step in face verification system.

MR.KANNAN SUBRAMANIAN1

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