聂倩倩 秦润泽 高育新 胡欣宇

摘 要：针对提取人脸特征时光照干扰的问题，提出一套完备的抗光照人脸识别系统。削弱光照影响可以从预处理与构建特征脸两个阶段考虑。预处理阶段采用直方图均衡化图像处理技术，构建特征脸阶段选取光照锥方法进行光照补偿，以削弱系统中的光照影响。从实现效果看，算法满足人脸识别的要求。

关键词：直方图均衡化；Eigenfaces；光照锥；表情识别

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2018）07-00-02

0 引 言

近年来，人脸识别受到各界的广泛关注。该技术是一种非接触式、简便的生理特征识别技术。人脸识别主要采用几何特征、模板匹配、统计学等方法实现。钱程采用深度多模型融合实现人脸识别[1]。江伟等人对Ada Boost算法进行相应的改进[2]，使其检测效果更佳。常云翔采用深度学习算法解决了复杂光照人脸识别模型问题[3]。这些方法在理想状态下已取得较好的效果，但仍有诸多问题急需解决。本文采用光照锥法进行光照补偿，实现视频流的人脸识别。

1 系统整体框架

本文人脸识别抗光照系统流程为：摄像头采集数据，将采集到的内容逐帧输入到人脸检测模块，对检测出的人脸进行预处理。将预处理后的图像传送到人脸识别模块，输出识别结果。具体实现过程如图1所示。

2 人脸检测

在人脸检测前，首先应将视频逐帧输入的图像转化为灰度图像，并使用双线性插值法将其归一化处理，以提高人脸检测速率。

人脸检测模块由训练与检测两部分组成。……