Abstrakt. Prestandan hos utseendebaserade ansiktsigenkänningsalgoritmer påverkas negativt av belysningsvariationer. Illumination normalisering kan avsevärt förbättra deras prestanda. Vi presenterar en ny algoritm för belysning normalisering av färgansiktsbilder. Ansikte Albedo uppskattas från en enda färg ansikte bild och dess medregistrerade 3D-bild (pointcloud). Till skillnad från befintliga metoder tar vår algoritm hänsyn till både Lambertianska och spekulära reflektioner samt bifogade och gjutna skuggor. Dessutom är vår algoritm invariant att ansiktet pose och uttryck och kan effektivt hantera fallet med flera utökade ljuskällor. Metoden bygger på Phongs belysningsmodell. Parametrarna i Phongs modell och antalet, riktningen och intensiteten hos de dominerande ljuskällorna beräknas automatiskt. Spekulariteter i ansiktsbilden används för att uppskatta riktningen för de dominerande ljuskällorna. Därefter är 3D-ansiktsmodellen ray-castad för att hitta skuggorna från varje ljuskälla. Ljuskällornas intensitet och ljusmodellens parametrar uppskattas genom att Phongs modell monteras på ansiktets huddata. Experiment utfördes på utmanande FRGC v2.0 data och tillfredsställande resultat uppnåddes (det genomsnittliga monteringsfelet var 6,3% av det maximala färgvärdet).
Faisal R. Al-Osaimi et al REF ansåg att eftersom prestandan för utseendebaserade ansiktsigenkänningsalgoritmer påverkas negativt av ljusvariationer.
Illumination normalization for color face images
{'venue': 'In International symposium on visual computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}