基于MWF和GF的复杂光照下人脸识别研究

来源：计量学报杂志2017年第1期北京时间：

作者：程淑红,刘洁

单位：燕山大学电气工程学院 河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004

摘要：针对复杂光照变化影响人脸识别准确性的问题,提出了一种基于多尺度韦伯脸和梯度脸相结合的复杂光照下人脸识别方法。首先定义了能够有效描述人脸纹理结构的多尺度韦伯脸,一定程度上减弱了不同光照条件的影响;其次融合多尺度韦伯脸和梯度脸提取人脸光照不变量;最后利用SVM多类分类算法实现人脸识别。使用CMU PIE与Yale B人脸库进行验证,结果表明:提出的算法能够有效消除复杂光照变化对人脸识别的影响,即在光照极差情况下,单样本图像作为训练图像也可以有很好的识别效果,且识别率显著高于韦伯脸、多尺度韦伯脸和梯度脸。

关键词：计量学; 人脸识别; 复杂光照; 多尺度韦伯脸; 梯度脸

基金资助：国家自然科学青年基金 (61601400); 河北省自然科学青年基金 (F2012203031)