正面人脸图像眼镜去除方法研究及系统实现

发布时间：2021-07-05 13:56

　　随着人们对社会安全问题的迫切需求,安防技术已成为社会关注的热点话题,其中人脸识别是安防技术的重要研究之一,主要是对生物特征识别技术的部分研究。在识别的过程中,存在人脸识别准确性低和鲁棒性差的问题,主要因为人的面部受光照、面部姿态、面部表情以及面部遮挡等因素的干扰而造成。而面部遮挡中,深色眼镜边框是常见的遮挡物,从而严重破坏了人脸识别准确度。因此,本文针对正面人脸图像中的眼镜去除方法进行了研究。主要研究内容包括:1.提出了一种基于边缘信息投影和改进TV修复模型的人脸眼镜去除方法。首先,本文根据鼻梁区域边缘信息确定人脸中是否存在眼镜;其次,根据边缘信息投影的最大值位置坐标定位眼镜所在区域;然后,在定位的眼镜遮挡区域中,通过自动获取种子区域点的区域生长方法进行眼镜模板的提取,同时为了避免提取非眼镜区域,本文采用椭圆形对眼睛区域进行覆盖;最后,根据提取到的眼镜模板图像,通过改进的TV修复模型进行眼镜遮挡区域的扩散修复,完成人脸图像中眼镜的去除。实验结果表明,本文研究的基于边缘信息投影和改进的TV修复模型方法可以有效去除人脸中的眼镜,相比较TV修复模型的去除效果,本文方法去除的视觉效果更佳。2.... 

【文章来源】：西安理工大学陕西省

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

基于边缘信息投影和改进TV修复模型的眼镜去除方法框架图

图 2-2 基于边缘信息投影方法的眼镜检测和定位流程示意图2-2 Schematic diagram of glasses detection and positioning process based on edge inprojection method于鼻梁区域眼镜架搜索的眼镜检测鼻梁是眼镜架的中间部分，相对不受光照、遮挡等其他因素的影响。本域眼镜架搜索的主要原理是根据鼻梁区域中眼镜架的边缘信息进行眼方式如下：首先，根据眼镜鼻梁中轴线位置和人脸嘴巴中轴线位置大致巴区域位置可以得到鼻梁区域的水平位置；然后，对人脸上半区域的水平投影，根据投影得到的最大值定位鼻梁区域的垂直位置，通过得到位置定位出鼻梁区域中的某一点位置，对该点位置进行适当的拉伸，得梁区域；最后，对得到的鼻梁区域进行边缘检测，根据边缘检测的结果像中是否存在眼镜。据嘴部区域定位鼻梁区域水平位置采用 YCbCr 颜色空间和简单高斯模型进行嘴部区域检测[40-42]。嘴部区个步骤：第一步将人脸图像从 RGB 颜色空间转换到 YCbCr 颜色空间

结合式(2-1)~(2-4)，可以求得各个点的 P 值，并进行归一化处理。具体做法是将求得各个点的相似度值 P 和最大的相似度 max(P)值进行相除，所得的商再乘以255得到归一化后的嘴部像素似然图。其似然图结果如图2-3所示。(a) (b)图 2-3 嘴部像素似然图 (a)原图；(b)嘴部像素似然图Figure 2-3 Mouth pixel likelihood map (a) The original image ;(b) The mouth pixel likelihood map通过图 2-3(b)可以看出，该似然图中还包括非嘴部区域。因此，需对嘴部似然图中的非嘴部区域进行孤立点去除，只保留只有嘴部像素的区域，从而定位出嘴部区域。嘴部区域具体定位效果如图 2-4 所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于生物特征识别的身份认证及相关安全问题研究[J]. 周小军,王凌强,郭玉霞,高皑琼,谭薇.  工业仪表与自动化装置. 2018(04)
[2]基于跳连接反卷积神经网络的自动眼镜摘除[J]. 王丙付,刘学亮.  合肥工业大学学报(自然科学版). 2018(04)
[3]最小距离搜索的扇形线性插值补偿法去除眼镜[J]. 张欣,于红,马新利,王兵.  小型微型计算机系统. 2017(03)
[4]基于积分投影和模板匹配的人眼定位算法研究[J]. 亢洁,李静.  陕西科技大学学报(自然科学版). 2017(01)
[5]人脸图像中眼镜检测与边框去除方法[J]. 陈文青,王佰玲.  计算机工程与应用. 2016(15)
[6]生物识别技术及其在金融支付安全领域的应用[J]. 宋丹,黄旭.  信息安全研究. 2016(01)
[7]A fast and efficient mesh segmentation method based on improved region growing[J]. YANG Fei,ZHOU Fan,WANG Ruo-mei,LIU Li,LUO Xiao-nan.  Applied Mathematics:A Journal of Chinese Universities（Series B）. 2014(04)
[8]基于PCA/ICA和误差补偿算法的眼镜摘除研究[J]. 刘仲民,李战明,王亚运,胡文瑾.  光学技术. 2014(05)
[9]基于生物特征信息的身份认证技术分析[J]. 张亚敏.  电子制作. 2014(07)
[10]A MICRO-IMAGE FUSION ALGORITHM BASED ON REGION GROWING[J]. Bai Cuixia,Jiang Gangyi,Yu Mei,Wang Yigang,Shao Feng,Peng Zongju.  Journal of Electronics（China）. 2013(01)

硕士论文
[1]人脸识别中眼镜去除方法的研究[D]. 于红.河北大学 2017
[2]人脸图像中的眼镜去除及区域复原[D]. 郭沛.北京邮电大学 2015



本文编号：3266198