一种消除光照不均匀的LBP人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种消除光照不均匀的LBP人脸识别方法，解决光照不均匀影响LBP人脸识别率的问题。采用的技术方案是：将人脸灰度图片I变换到Log域，分离出带着光照不变信息的人脸图片R；将人脸图片I进行阈值分割，得到标记出光照区域和阴影区域的图片M；根据图片M，将图片R和图片I进行合并成一张消除掉光照区域和阴影区域的新图片N；对图片N各个子块提取LBP纹理特征向量；最后将各个子块的LBP特征向量按顺序串成一个特征向量，此向量即最后提取的消除光照影响的LBP特征向量。本发明大大减小光照对人脸识别的影响，有效改善人脸识别的光照鲁棒性，提升人脸识别的正确率。

主权项

一种消除光照不均匀的LBP人脸识别方法，其特征在于：按以下步骤实现，S01：先进行人脸图像提取，然后转化为人脸灰度图像I(x,y)，根据朗伯光照模型，由I(x,y)= R(x,y) L(x,y)；提取光照不变特征图像R(x,y)，其中L(x,y) 为光照分量；S02：将人脸灰度图像进行均匀分块；S03：标记存在光照或者阴影的子块，获得标记图像M(x,y)；S04：参照标记图像M(x,y)标记的区域，在M(x,y)标记光照或阴影的子块提取光照不变特征图像R(x,y)上相应的区域，在标记正常的子块提取灰度人脸图像I(x,y)上相应的区域，然后合并成一张新的人脸图像N(x,y)；S05：对新的人脸图像N(x,y)提取各个子块的LBP纹理特征值向量，然后将各个子块的特征向量按顺序连接成一个一维向量，用于人脸识别。