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基于光照线性子空间的人脸图像识别研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京理工大学计算机科学与技术学院,南京210094, [2]河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471003
  • 相关基金:国家自然科学基金 (the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60632050,No.60873151)国家高技术研究发展计划(863)(the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA01Z119)
中文摘要:

以前的研究已经证明,在变化光照条件,甚至多个光源和阴影存在的情况下,对象(尤其是人脸)所形成的图像能够被低维线性子空间有效地表示。Lee证明了存在9个光源方向的统一配置,任一对象在这些统一配置光照方向下的9幅图像所组成的线性子空间,能够很好地表示该对象所有光照情况,并且达到了很好的识别性能。但它要求每一对象在统一配置光照方向下的9幅图像作为训练集,这一要求限制了它在实际中的应用。此外,商图像方法中简单的三维点光源模型无法很好地近似任意光照情况,因此,提出一种基于九维线性子空间的改进的商图像方法,并利用改进后的商图像方法合成对象在统一配置光源方向下的9幅图像,克服了Lee所提方法的不足。该文方法较好地满足了商图像方法的理论前提,从而达到了较好的图像合成和人脸识别性能。

英文摘要:

Previous work has demonstrated that the image variation of many objects(human faces in particular) under variable lighting can be effectively modeled by low-dimensional linear spaces.Lee has proved that there exists configuration of 9 point light source directions,such that,by taking 9 images of an object under these single sources,the resulting subspace is an effective representation for recognition under a wide range of lighting conditions.The method proposed by Lee achieves better recognition performance.However,it requires the 9 images of each object illuminated by lights from the universal configuration to act as training samples,which restricts its applications in face recognition.In addition,3-d subspace in quotient image method doesn't suffice to represent all images of an object under varying illuminations.Therefore,an improved method based on image on 9-d linear subspace constructed using 9 images of object under the configuration is presented to overcome these deficiencies.And 9 images of another object under the configuration are generated.The suggested method can meet the theoretical prerequisites of quotient image method,and achieve better image synthesis and face recognition results.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
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  • 主编:怀进鹏
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  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
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  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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