【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模式识别和计算机视觉
，特别涉及一种链式处理人脸识别方法及系统。
技术介绍
经过四十多年的研究，人脸识别技术已经取得了重大进展，目前较好的人脸识别系统在用户比较配合、注册和识别环境条件比较一致的情况下已经能获得令人满意的结果，但在大规模人脸数据库、摄像环境不可控、用户不配合的情况下，这些人脸识别系统的性能急剧下降。因此，现有的人脸识别系统尚未成熟，仍面临诸多挑战，如光照变化、摄像设备差异、用户人脸姿态变化、表情变化、饰物遮挡及化妆等。只有较好的解决这些难题，才能开发出更鲁棒、符合实际应用的人脸识别系统，使人脸识别技术真正走向更大范围的实际应用。本专利技术主要针对于人脸识别中的光照问题。为了削弱光照变化对人脸识别的影响，目前所提出的方法大致可分为三类即光照变化建模、提取光照不敏感特征和光照预处理或正则化。光照变化建模从人脸成像模型出发，对光照变化进行建模，为解决人脸光照问题提供了新思路，但这类方法需要基于一些假设、先验知识和较多的人脸样本图像，计算复杂度较高，对于实际应用系统显得较为苛刻，限制了这类方法从理论走向实际的应用。提取光照不敏感特征的方法，其基本思想是直接在人脸图像上提取对光照不敏感的特征，用于分类识别。由于其对光照不敏感的相对性，仅仅依靠这类方法，并不能很好的解决光照问题。光照预处理或正则化的方法，其基本思想是在进行人脸特征提取前，通过预处理的方式，削弱或消除光照的影响，以使训练样本人脸与待识别人脸均在不受光照影响的条件下，进行特征提取、匹配或分类识别。这类方法总体上操作简单，耗时较少，但无法满足人脸识别准确率的要求。专利技...
【技术保护点】
１．一种链式处理人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：Ｓ１：获取待识别人脸图像；Ｓ２：根据参照人脸图像计算所述待识别人脸图像的光照质量指数，所述参照人脸图像为一副光照均匀的人脸图像；Ｓ３：将所述光照质量指数与设定阈值比较，若所述光照质量指数大于或等于所述设定阈值，则执行步骤Ｓ４，否则执行步骤Ｓ５；Ｓ４：计算所述待识别人脸图像和注册人脸图像之间的正则化相关值，以所述正则化相关值作为相似度度量，执行步骤Ｓ６；Ｓ５：通过光照正则化方法对所述待识别人脸图像和所述注册人脸图像分别进行预处理，再分别对预处理后的待识别人脸图像和注册人脸图像提取梯度方向特征，计算所述预处理后的待识别人脸图像和注册人脸图像的梯度方向特征之间的Ｌ１距离，以所述Ｌ１距离作为相似度度量，执行步骤Ｓ６；Ｓ６：根据最近邻分类法进行识别，以得到识别结果。
【技术特征摘要】
1.一种链式处理人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤51获取待识别人脸图像；52根据参照人脸图像计算所述待识别人脸图像的光照质量指数，所述参照人脸图像为一副光照均勻的人脸图像；S3:将所述光照质量指数与设定阈值比较，若所述光照质量指数大于或等于所述设定阈值，则执行步骤S4,否则执行步骤S5 ；S4 计算所述待识别人脸图像和注册人脸图像之间的正则化相关值，以所述正则化相关值作为相似度度量，执行步骤S6 ；S5:通过光照正则化方法对所述待识别人脸图像和所述注册人脸图像分别进行预处理，再分别对预处理后的待识别人脸图像和注册人脸图像提取梯度方向特征，计算所述预处理后的待识别人脸图像和注册人脸图像的梯度方向特征之间的Ll距离，以所述Ll距离作为相似度度量，执行步骤S6 ；S6 根据最近邻分类法进行识别，以得到识别结果。2.如权利要求1所述的链式处理人脸识别方法，其特征在于，步骤S2之前，还包括步骤S21 对参照人脸图像和所述待识别人脸图像分别进行平滑处理。3.如权利要求2所述的链式处理人脸识别方法，其特征在于，步骤S2中，所述光照质量指数通过下式计算4.如权利要求1所述的链式处理人脸识别方法，其特征在于，步骤S3中，所述设定阈值的取值区间为W.85，l]。5.如权利要求1所述的链式处理人脸识别方法，其特征在于，步骤S4中，所述正则化相关值通过下式计算6.如权利要求2所述的链式处理人脸识别方法，其特征在于，步骤S5具体包括以下步骤S51 通过LogTVL2光照正则化方法对待识别人脸图像和所述注册人脸图像分别进行预处理，以获得统一光照条件下的待识别人脸图像和注册人脸图像；S52:对所述统一光照条件下的待识别人脸图像和注册人脸图像分别提取梯度方向特征；S53 计算所述统一...
【专利技术属性】
技术研发人员：任东，付元元，董方敏，蒋庭耀，陈晓辉，于海洋，刘艳梅，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：42
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