姿态和照明变化下的人脸识别挑战与解决方案
1 引言
人脸识别技术在商业应用中取得了显著进展,尤其是在正面、均匀照明条件下的人脸验证性能与指纹识别器相当。然而,在姿态和照明变化中可靠地识别面孔仍然是一个更具挑战性的问题。本文将深入探讨姿态和照明变化对人脸识别的影响,并介绍处理这些问题的各种方法和技术。
2 处理姿态变化的方法
2.1 多视图人脸识别
多视图人脸识别是正面人脸识别的直接扩展,要求算法在每个姿态下都有相应的图库图像。这意味着对于每个受试者,算法需要在每个姿态下都有对应的图库图像。例如,一个受试者可能需要在从 -30° 到 +30°(偏航)和从 -20° 到 +20°(俯仰)的不同姿态下拍摄图像。通过这种方式,算法可以在不同姿态下进行识别。
方法 | 特点 |
---|---|
多视图人脸识别 | 每个姿态下都需要图库图像,适合已知姿态的识别 |
跨姿态人脸识别 | 从未见过的新视角识别,更具挑战性 |
2.2 跨姿态人脸识别
跨姿态人脸识别关注的是从未见过的新视角识别。这类方法可以分为基于模型和基于外观的算法。基于模型的算法使用明确的二维(2D)或三维(3D)模型,而基于外观的方法直接使用图像像素或从图像像素中提取的特征。