Может ли кто-нибудь предложить хорошие альгинации нормализации освещенности для проверки подлинности лиц. Я пробовал основные альгосы, такие как DoG, LBP,..?

Как часть моего проекта, я хочу создать систему проверки подлинности лица с инвариантом освещения. Ограничение: у меня есть только 1 изображение для регистрации, но у меня есть возможность добавлять адаптивные образы аутентификации в папку регистрации. Лицевые изображения почти лобовые. Может ли кто-нибудь предложить алго или комбинацию из 2-3 альгос, чтобы сделать мою систему аутсайта лицом устойчивой к освещению.

Я попробовал LBP и его варианты с DoG, а также ящик для инструментов из инструментария MATLAB INface, который имеет около 20 нечетных нормализаций нормализации освещенности.

-Chaitanya

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Освещение может быть исправлено (существуют такие алгоритмы, как Gray-World, Retinex...) = > попробуйте предварительно обработать изображение с ними.

Используя различные цветовые пространства, такие как Lab и HSV, вы получите компоненты, инвариантные к освещению (H и S в HSV, a, b в Lab), но только для света WHITE (хорошо для солнечного света). Если у вас есть голубая лампа (например), то цветовые пространства не подходят.

Мое предложение - использовать инвариантные функции, такие как ориентация градиентов, функции LBP, функции SIFT и SURF, а затем обучение с ними классификатора.

Наиболее распространенным подходом для распознавания лиц является использование PCA (или ядра PCA) с классификатором SVM. Возможно, вам придется использовать более одного изображения, потому что человек не будет находиться в одной и той же среде с той же ориентацией головы.