变化光照条件下基于单张参考图像的人脸识别算法评测

谢晓华 (Xiaohua Xie)

sysuxiexh@gmail.com

中国科学院深圳先进技术研究院 可视计算研究中心

2011-08-18

1.         前言

本人在博士学习期间，一直学习从事人脸图像处理和人脸识别方面的研究。几年学习下来，实现过不少相关的主流和非主流算法。因此想把一些总结写下来，与诸位同行交流学习。这篇报告主要对变化光照条件下基于单张参考图像的人脸识别算法进行比较，并给出一些结论。“基于单张参考图像”意思是进行人脸识别实验的时候每个人只有一张图像作为模板。在这样的限制下，LDA等监督学习算法是无法用的，最有效的方法是从图像中提取光照不敏感特征进行匹配。而“基于单张参考图像”也是大多数应用系统的需求。

在研究人脸光照问题的时候，很多人喜欢用CMU-PIE和Yale B人脸库中不同光照但相同pose和相同expression下的人脸图像来进行实验。这两个数据库有个特点是，在相同pose和expression下，每个人的不同光照图像几乎在3秒钟之内拍摄完毕。用这样的测试库进行实验，的确可以只考虑光照问题而避免其它因素的干扰。但是这样的实验设置又与实际应用相差甚远。众所周知，影响人脸识别效果的因素主要包括光照、姿势和表情。但是我认为这三个因素之间并不孤立，而存在互相影响。譬如，在相同pose下，算法A获得比算法 B更佳的performance，但是当pose也在变化的时候（即使是微小的变化），算法A就未必优于算法B了。因此，本报告的实验采用FRGC 2.0 database中的图像。这些图像采集于不同时间段，存在光照、姿势（当然变化不是很大）、表情的变化，更加接近实际应用环境。

识别实验分两种模式进行，即人脸辨别（face identification）和人脸认证（face verification），分别以Rank-1识别率和ROC曲线作为不同算法performance的衡量。

评测结论在“分析与讨论”部分给出。值得说明的是，本报告中的实验方法部分参考了文献[7]，部分结论也与文献[7]中的一致。

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(科学网插图太麻烦了，BMP格式都不支持，下面的内容我只好弄成大图插进去了，感兴趣的朋友可以在这里直接下载PDF版本件）

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