改进用于光照鲁棒人脸识别的阴影抑制
计算机视觉与模式识别
2017-10-17 v1
摘要
二维人脸分析技术，如人脸关键点定位、人脸识别和人脸验证，在很大程度上依赖于光照条件，而真实世界中的光照条件通常不受控制且不可预测。因此，光照鲁棒的预处理方法在可靠人脸分析中仍是一项重大挑战。本文提出一种通过构建底层反射模型来改进光照归一化的新方法，该模型刻画了皮肤表面、光源与相机传感器之间的相互作用，并阐述了人脸颜色外观的形成机制。具体而言，所提出的光照处理流程能够在对数色度空间中生成对光照变化鲁棒的色度本征图像（Chromaticity Intrinsic Image, CII）。此外，相较于大多数现有方法的一个优势是，随后重建出照片级真实的彩色人脸图像，其在消除各类阴影的同时保留了颜色信息与身份细节。在不同场景和使用各种人脸数据库下的实验结果表明，所提方法在处理人脸识别中包括软阴影和硬阴影在内的光照变化方面是有效的。
引用
@article{arxiv.1710.05073,
title = {Improving Shadow Suppression for Illumination Robust Face Recognition},
author = {Wuming Zhang and Xi Zhao and Jean-Marie Morvan and Liming Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.05073},
year = {2017}
}