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摘 要

Abstract IV

第一章 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 人脸识别研究现状 1

1.3人脸光照补偿在人脸识别中系统的的地位 3

1.4本文研究的目的和主要研究内容 3

1.5本章小结 4

第二章 人脸光照补偿的常用方法 5

2.1对彩色人脸图像中高光和阴影部分的处理 5

2.1.1在人脸识别系统中彩色人脸图像重要性 5

2.1.2彩色人脸图像的分析 5

2.1.3 高光区域检测和辐射校正 6

2.2灰度图中光照影响的消除和减弱的相关方法 7

2.2.1二次曲线拟合算法 7

2.2.2直方图算法 8

2.3本章小结 10

第三章 用多方法融合来解决人脸识别中的人脸光照补偿的问题 11

3.1基于空间域的方法 11

3.1.1非线性变换的方法 11

3.1.2基于领域的非线性变换方法 11

3.2基于频域的方法 12

3.3本章小结 13

致谢 14

参考文献 15

摘要

本文主要阐述了人脸识别系统中人脸光照补偿所涉及到的一些技术和算法以及他们各自的优点和缺点。

首先对人脸识别技术的课题背景、研究现状以及人脸光照补偿在人脸识别系统中的地位以及本文的研究目的和主要内容做了简单的介绍。接着本文介绍了在人脸识别系统中对于人脸光照补偿问题所涉及到的一些问题，尤其是彩色人脸图像中高光和阴影部分的处理和灰度图中光照影响的消除和减弱的方法。介绍了人脸图像高光区域检测和辐射校正、直方图均衡化、二次曲线拟合算法以及在处理人脸光照补偿问题时的多方法融合的思路。

关键字：人脸光照补偿；亮度归一化；多方法融合

Abstract

This article mainly expounds the face illumination compensation in face recognition system involved in some of the techniques and algorithms and their respective advantages and disadvantages.

First topic background, the research status of face recognition and face illumination compensation in the position in face recognition system and the research purpose and main content of this article made a simple introduction. Then in face recognition system has been introduced in this paper for face illumination compensation problem involved some problems, especially in color face image highlights and shadows of processing and grayscale weakened or eliminated method of lighting effects. Introduces the face image highlight areas detection and radiation correction, histogram equalization, a quadratic curve fitting method and the processing method for face illumination compensation problem when fusion is proposed.

Key words: face illumination compensation; Brightness normalization; Multiple method fusion

1. 绪论

1.1 引言

人脸识别技术是一种身份识别的技术，他是对于人脸的特征信息来辨别的。人脸识别,是对于目标的场景利用图像处理的技术 ,验证识别已知的人脸样本库中的人脸，可以是一个也可以是多个的人脸。系统先采集含有人的脸部的图像也可以是视频,然后在这些图像或者是视频中检测识别人脸,也叫做人面部识别。

一般而言系统在处理之后能够获得到的基本信息中有人脸的大小、位置以及人脸的姿态等信息，然后可以利用特征提取的技术还能够得到更多的特征例如人的年龄、性别以及种族等等信息。

人脸识别技术具有非常广泛的用途，无论是在国家机关中还是在社会上都离不开人脸识别，比如在国家机关的公安系统中人脸识别被广泛应用于视觉监控，在社会上人脸识别被广泛的应用于对各类证件和金融卡的持有人进行身份的验证识别等等。相比于利用掌纹、指纹以及语音等其它的人体特征来进行身份识别的技术 ,人脸识别技术的隐蔽性是最好的 ,所以人脸识别技术成为了国际社会上反恐安防领域里的一个非常重要的技术和攻关目标。

另外 ,在制作多媒体及多媒体的视频检索时 ,人脸识别技术也有着重要的应用。近几年来 ,计算机软硬件技术的发展 ,使得人们终于能够提取基于人脸识别技术的表情信息 ,人脸识别还可以被用来改进人机之间的交互方式 ,这使得计算机系统能够更加的智能及人性化。由于实际应用的需求以及与人脸识别相关的一些技术的进步使得人脸识别技术的发展受到高度的重视 ,因此人脸识别一跃成为了图像识别领域中的重点。

1.2 人脸识别研究现状

在国外:有许多的国家都在对人脸识别技术进行研究,其中主要是美国和欧洲的一些国家,著名的研究机构有美国麻省理工的人工智能实验室,卡耐基-梅隆的人机界面研究所,英国的剑桥大学工程部门等。在国内:在上个世纪的80年代，国内有关单位开始研究人脸的自动识别,其中主要的研究单位有清华大学,中科院计算所等等，其研究主要分3个方向:分别是基于代数特征、基于几何特征以及基于连接机制的人脸正面自动识别方法。

首先针于目标图像及视频，系统必须判断出图像或者是视频中是不是有人脸,如果发现这些图像中有人脸,那么系统就要给出图像中存在的每一张人脸的大小、位置还有每张人脸面部器官的位置信息,然后系统就会根据得到的信息,获取每张人脸中含有的特征,最后系统将输入的图像或者视频中人脸的信息和特征和人脸库中的人脸进行比较,并识别出这些人脸的身份，这就是人脸识别。
人脸识别大体上可以分为这么几个步骤:
第一步是检测人脸，即对于输入的图像，系统先要判断出这些图像中有没有人脸,如果存在人脸,那么就给出这些图像中每一张人脸的大小和位置;第二步是定位面部特征，对于在上一个步骤中找到的人脸，系统要进一步检测这些人脸的主要器官包括他们的形状以及位置等;第三步是比对人脸，即根据之前的步骤中面部定位结果等信息,再比照人脸数据库中的人脸，最后识别出这些人脸的身份。

人脸识别在应用上可以大体上分为以下这两个大类:第一类是识别人脸的身份，就是系统根据输入的含有人脸的图像来识别出图像中的人脸的身份。第二类是验证或者是确认人脸的身份。

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