深度人脸识别的光照分析

光照是影响人脸识别效果的重要因素,针对当前人脸数据建库技术构建满足光照分析需求的数据库难度较大的问题,开展基于三维人脸模型的深度人脸识别光照分析研究.首先,借助三维人脸模型,根据人脸基图像表示理论提出一种对应任意光照的人脸图像生成方法,用于构建光照分析所需的人脸图像库;然后,利用构建的多光照人脸图像库分析不同光照采样方案对人脸识别模型性能的影响,探索建库所需的最优光照采样方案;最后,借助虚拟数据具有准确光照标注的优势,基于多任务学习框架测试不同光照标注方法对识别网络训练效果的影响,进一步提高深度人脸识别网络对光照变化的鲁棒性.通过在虚拟数据和真实数据上开展的不同光照采样方案及标注方法对人脸识别模型性能影响的实验得出,使用适量基图像光照构建数据库是一种有效的光照采样方案,而准确的光照标注可进一步提升人脸识别率,对应的识别模型在具备极端光照的测试集上的人脸识别率可达98％以上.该研究提高了深度人脸识别模型的性能,为构建人脸图像库的光照采样策略和光照标注方法提供了依据.