基于总变分模型的人脸重加光方法

摘要

本发明公开了一种基于总变分模型的人脸重加光方法，包括以下步骤：(1)建立多输入对数总变分模型；(2)将同一个人的人脸图像系列输入多输入对数总变分模型；(3)多输入对数总变分模型将人脸图像系列分解为反射成分及光照成分；(4)将人脸数据库中的人脸光照图像输入多输入对数总变分模型；(5)多输入对数总变分模型将人脸数据库中的人脸光照图像分解为反射成分及光照成分；(6)根据步骤(3)中的光照成分与步骤(5)中的光照成分合成新的光照成分；(7)将步骤(3)中的反射成分与步骤(6)中生成的光照成分进行合成。本发明，能够合成极端变化光照下的人脸图像；支持单幅或者多幅图像输入，更加准确地估计光照成分和反射成分。

主权项

一种基于总变分模型的人脸重加光方法，其特征在于：其包括以下步骤：(1)建立多输入对数总变分模型，用于同时处理同一个人在相同姿势下的单张或者多张图像，且估计出输入图像的光照成分和反射成分；(2)将同一个人的人脸图像系列输入所述的多输入对数总变分模型；(3)所述的多输入对数总变分模型将输入的人脸图像系列分解为反射成分及光照成分；(4)将人脸数据库中的人脸光照图像输入所述的多输入对数总变分模型；(5)所述的多输入对数总变分模型将输入的人脸数据库中的人脸光照图像分解为反射成分及光照成分；(6)根据步骤(3)中的光照成分与步骤(5)中的光照成分合成新的光照成分；(7)将步骤(3)中的反射成分与步骤(6)中的光照成分进行合成。