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沙特国王大学学报降质人脸图像序列的PCA域去噪识别Fella Berrimia,jujiang,1,Kagarabenmahammedb,Riadh Hedlica阿尔及利亚Ferhat ABBES大学计算机科学系智能系统实验室b阿尔及利亚Ferhat ABBES大学电子系智能系统实验室,Setif 1c阿尔及利亚,Setif 1,Ferhat ABBES大学数学系。阿提奇莱因福奥文章历史记录:收到2019年2019年4月18日修订2019年4月24日接受在线发售2019年保留字:退化人脸序列图像去噪时域滤波PCAKPCA各向异性扩散滤波器A B S T R A C T在本文中,我们提出了一种有效的算法去噪退化的人脸图像序列中的主成分分析(PCA)域识别这张脸。我们首先应用一个时间滤波器,执行运动补偿与加权平均滤波器相结合,然后自适应的空间滤波器实现PCA变换,分解的图像时间滤波成两个子图像使用的阈值计算根据第一特征向量保留的噪声和强度的方差。第一个子图像包含一个大的强度方差表示的小特征,和其他高噪声水平和低强度方差描述的大特征。因此,可以根据每个区域中的信息量来调整空间滤波器,使得小特征在核PCA域中被重新投影,在核PCA域中有效地重建图像细节,并且通过各向异性扩散滤波器对大特征进行去噪最后,将恢复后的图像用于识别过程。实验结果表明,该算法在不同噪声水平和三种模糊(高斯模糊、运动模糊和丸盒模糊)条件下对Cohen-Kanade人脸表情数据库的恢复和识别性能优于其他方法。©2019作者制作和主办:Elsevier B.V.代表沙特国王大学这是一CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。1. 介绍人脸识别是计算机视觉中的一个重要研究领域(Zhao et al.,2003年)。影响其性能的主要因素是模糊和噪声,这会显着降低图像质量。因此,人脸图像的去模糊和去噪成为正确识别人的必要步骤要在模糊下进行人脸识别,现有的技术可以分为三类:第一类,在识别前恢复模糊图像(Fan et al. 2003),在某种程度上,这些方法通过去卷积来去除人脸图像的模糊并恢复清晰的图像,然后,它们通过经典的人脸识别算法来识别该人脸(Zhao等人, 2003年)。但大多数*通讯作者。电子邮件地址:fellaber@yahoo.fr(法国)Berrimi)。1Chick El Aifa city,Setif,19000,Algaria.沙特国王大学负责同行审查制作和主办:Elsevier方法试图解决盲反卷积的挑战性问题,该盲反卷积在没有点扩散函数(PSF)的先验知识的情况下恢复潜像。有许多重要的方法被提出用于面部去噪(Pan等人,2014; Tia和Tao,2016; Zhao等人,2017;Arisandi等人,2018; Kim和Song,2019)。在Fan等人(2003年)中,恢复任务使用每个模糊核类型的面部形状和外观的先验统计模型。然后,通过迭代计算模糊度量来执行识别过程,该模糊度量引导算法正确识别查询图像的正面。在这一类别中识别模糊面部图像的另一种方式包括从模糊图像中提取模糊不变特征并将其用于识别而不恢复清晰图像(Ahonen等人,2008; Gopalan等人,2012年)。在Ahonen等人(2008)中,作者使用局部相位量化方法显式地构建了用于人脸识别的模糊不变描述符虽然这种方法为少量的模糊提供了良好的效果,但对于大的模糊是无效的。在Gopalan et al. (2012),每个图像与从该图像和一组模糊核的卷积得到的子空间相关联。作者在这个子空间中执行了人脸识别任务https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2019.04.0141319-1578/©2019作者。制作和主办:Elsevier B.V.代表沙特国王大学这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表沙特国王大学学报杂志首页:www.sciencedirect.comF. Berrimi等人/沙特国王大学学报837×ðÞðÞX xXX xXðþ þ Þþðþ Þ× ðþ Þ× ðþ Þ在第二类中,该方法通过明确地解决识别模型中的模糊来执行识别 过 程 ( Mavas 和 Intrator , 2000; Vageeswaran 等 人 , 2013年)。在Answas和Intrator(2000)中,作者使用了混合识别和重建网络,这些网络是从原始图像和模糊图像中训练出来的。模糊查询图像与这些图像进行比较,以选择最佳匹配作为其清晰图像。该方法对不同类型的模糊都有较好的鲁棒性,但不能捕获整个模糊核空间在Vageeswaran et al. (2013),每个图库图像与包含所有对应模糊图像的凸集相关联。人脸识别算法通过计算查询图像与每个凸集的距离,并赋予其最近图库图像的身份来实现该方法在识别模糊和光照不足的人脸时表现出了良好的性能第三类方法试图联合恢复和识别人脸图像。因此,他们应该找到原始的清晰图像,模糊核和身份的查询人脸图像,这是计算密集型。Zhang等人(2011)提出了一种基于先验稀疏表示的联合图像恢复和识别方法该方法对简单运动模糊和裁剪后的人脸图像更有效,且配准误差有限。在这项工作中,我们提出了一种算法,属于第一类识别退化的人脸图像的方法。它包括在PCA域中投影模糊面部图像序列的时间滤波的图像结果,该图像结果随后通过自适应空间滤波器去噪以恢复清晰图像,然后通过经典识别算法之一即特征脸(Turk和Pentland,1991)来识别该面部。主成分分析方法由于其简单和有效性而引起了人们的极大兴趣。该方法允许从噪声中去相关有用信息,因此,我们可以经由PCA从时间滤波的图像中提取具有不同特征的两个子图像,其中第一子图像包含较少的噪声和表示图像细节和边缘的强度的较大方差,所述图像细节和边缘是小特征,并且第二子图像描述具有较小方差量(大特征)和高噪声水平的均匀区域。因此,可以根据每个区域中的强度变化量来调整去噪过程,使得通过有效地恢复细节的核PCA方法(Takashi和Takio,2002)来过滤小特征,并且使用各向异性扩散滤波器来恢复大特征(Aubert等人,1998),很好地平滑了均匀区域。因此,每个子图像可以用能够保留图像内容同时去除模糊和噪声的适当方法来恢复,以便提高用于识别过程的查询图像的质量。退化的人脸图像序列的实验结果是非常令人鼓舞的。年龄滤波器(Meguro等人,1999)防止了运动对象的退化,并且所提出的空间滤波器去除了仅用时间滤波器不能减少的伪影和一些边缘效应。所提出的算法包含两个任务:恢复和识别过程,如图所示。1.一、2.1. 恢复过程本课题的目的是利用时域滤波、PCA分解、KPCA方法和各向异性扩散滤波器从一系列退化图像中重建清晰的人脸图像修复过程分为五个步骤:步骤1:Viola Jones算法(Viola和Jones,2004)用于检测训练和测试图像中的人脸,其中模糊不是人脸检测的问题(图2)。&去噪处理仅涉及由该算法定位的面部区域rithm,它被扭曲到256的大小256.步骤2:通过PCA方法将包含M个清晰面部图像的训练集变换到本征空间中,其中对于16i6M的每个本征向量ui捕获图像之间的强度方差的量累积差异率保持不变通过从100张人脸图像创建的特征空间的每个向量,如图所示。3.第三章。我们可以看到,第一个向量保持了强度的最大变化,而其他向量包含的变化较小。因此,我们可以使用这个想法来确定阈值h,该阈值h根据强度和噪声的方差来区分图像的不同区域。在均匀区域,如前部和脸颊,强度方差小于h,而在细节区域,该方差大于h。因此,使用h,可以确定像素是否位于均匀区域或细节区域。换句话说,阈值h是根据表示小特征(细节和边缘)的K个步骤3:通过结合加权平均滤波器的运动补偿对测试序列的连续图像中的面部区域进行时间滤波。我们使用运动轨迹估计来应用运动补偿,该运动轨迹估计确定与第i图像中的空间坐标x;y的像素x;y;i对应的相邻图像中的像素的位置用于估计运动的最简单和最有效的算法之一是块匹配算法,其包括为图像i中的每个块确定最近的使用平均绝对差匹配图像j中的块然后,在估计轨迹并进行运动补偿之后,在连续图像之间应用加权平均滤波器该滤波器的结果图像g x;y;i可以计算为:N P Q本文的组织如下:第2节介绍了不同的-该算法改进了稍后在识别过程中使用的退化人脸图像第3节、gx;y;iWp;q;nfxp;yq;in<$4-Np<$4-Pq<$4-QN P Q进行了各种实验以选择将大特征与小特征分开在第4节中,进行了几个实验,以证明所提出的方法使用不同级别的噪声和三种类型的模糊(高斯,运动和pillbox)的性能。最后,第5节给出了结论。2. 该方法我们提出了一种方法,执行一个时间滤波器(博伊斯,1992年),然后一个自适应的空间滤波器去噪退化的面部图像序列,以获得清晰的面部图像。该时间滤波器是运动补偿与加权平均相结合nn<$4-Np<$4-Pq<$4-Q其中f是噪声图像,W是空间坐标为x的像素的局部权重 p;y Q 在图像i中 n和g是时间滤波的图像。的3 D窗口大小的的滤波器是2P12 Q12 N其中P是水平方向,Q是垂直方向,N是时间方向。第四步:在应用Temporel滤波器后,减少了加性噪声,使图像特征的分离更加准确。然后,通过经由PCA变换将时间滤波的结果图像投影到特征空间中来实现空间滤波,这允许确定两个子图像,第一子图像838F. Berrimi等人/沙特国王大学学报XnLrL光滑Fig. 1. 提出的算法的示意图。图二. 模糊图像中的人脸检测。10.90.80.70.60.50.40.30.20.1010 20 30 40 50 60 70 80 90100向量这些特征如图所示。 四、步骤5:每个特征可以通过适合其特征的方法去噪。对小特征的处理应不使细节退化和边缘破坏。 它们使用KPCA方法在核空间中重新投影,该方法具有尽可能多地保留边缘的特性,并且允许良好的细节重建。KS去噪¼witi31/1其中,ti表示训练点,wi是根据核矩阵计算的值。另一方面,大的特征应该用有效的噪声去除方法来处理,它们使用迭代的各向异性扩散滤波器来去噪,该滤波器在均匀区域中执行局部平滑而不破坏该子图像中的不连续性。因此,通过以下扩散公式获得平滑的大特征Lsmooth图三.在100张脸的特征空间中,每个向量保持的方差的累积比率。n1光滑-LadivdLsmoothn1光滑Þ¼0 ð4Þ其中a是常数,div是散度运算符,dLn是包含较少噪声和最大强度方差的第二子图像表示细节和边缘(小特征S),并且第二子图像描述具有高噪声水平和较少方差量的均匀区域(大特征L)。(S¼PK 吉乌伊如果lPh对偶变量(Aubert等人, 1998年)与第 n 处 的 L平滑相 关联迭代步骤6:使用步骤4中描述的相反操作来组合去噪子图像S_denoised和L_smooth,以获得用于识别该图像中呈现的面部的恢复图像L¼PM1/1g'juj否则ð2Þj¼K1其中,g′i是投影图像g ′的第i个坐标,当强度方差l大于阈值h时,其根据前K个特征向量u i计算,否则,投影图像g′的第j个坐标根据剩余的特征向量uj计算。2.2. 识别过程本课题采用特征脸算法计算复原图像与特征空间中每个人脸之间的距离,然后将其分配给最近的图像。累积方差比F. Berrimi等人/沙特国王大学学报839.Σ¼ODOD见图4。小特征和大特征的子图像。3. 阈值选取为了从退化的人脸图像中提取小特征和大特征,我们应该选择一个合适的阈值h来表示描述细节的强度方差。由于第一特征向量保持了强度的巨大变化,我们标识细节,否则标识阈值。我们绘制出2000年),其中包含具有各种表达的不同人的序列。该算法的性能可以通过两个不同的度量来衡量,即Wang和Bovik(2002)提出的UIQ和PSNR,这些度量定义为:.4 loldlod试图确定这些向量的方差比,UIQ¼l2ð5Þ信噪比(PSNR)和通用图像质量指标(UIQ)对高斯退化的4个测试序列的第一特征向量所保持的方差比,其中lo;ld 是原始和失真图像,而ro;rd是它们的标准差。模糊与r2(见图5(a)和(b))。从图5可以看出,具有高值峰值信噪比10log10R2MSEð6Þ的方差比提供了最好的PSNR值的恢复图像,这相当于考虑的大部分图像区域的细节(面部图像的情况但是具有低方差比值的阈值给出较低的结果,因为图像的大部分恢复图像的质量指标在强度比大于70%时较好方差对于75%和95%之间的方差比率,实现了图像质量和阈值之间的最佳折衷,其中PSNR值大于28 dB,并且对于所有测试序列,在该范围内UIQ通常为0: 8在我们的实验中,h用图像强度变化的92%来表达细节我们的空间滤波器的切换由阈值如果强度方差小于h,我们假设滤波器窗口位于均匀区域。因此,我们使用各向异性扩散滤波器来平滑这些区域。另一方面,当该方差大于h时,滤波器窗口被放置在边缘上,因此,我们使用KPCA方法进行恢复。4. 实验结果在本文中,使用CKFE面部数据库(Kanade等人,其中r是图像的最大强度,MSE是失真图像和原始图像之间的均方误差。还有其他评估指标可用于测量面部图像质量(Weber,2006)。对于训练集,我们选择清晰的面部图像序列,由PCA方法用于创建投影空间。对于测试集,图像被来自不同级别的噪声和三种类型的模糊(高斯,运动和碉堡)退化,这是任何图像采集过程中最常见的退化4.1. 图像复原评价我们进行了不同的实验与各种降解设置。为了生成退化序列,每个测试图像被模糊的三种类型的PSF,即高斯,运动和pillbox模糊,然后,它是不同的水平的5,10,20,30和40分贝的噪声。对于高斯PSF,方差r从0.5对于运动PSF,长度l以0.5的增量从3变化到4.5(图6),对于运动PSF,长度l以3个步骤从3变化到27(图7),对于药盒PSF,半径r以1的增量从1变化到9(图7)。 8)。根据图1A和1B中所示的PSNR值,如图6-8所示,很明显,对于不同类型的中值,PSNR高于28 dB在噪声水平低于20 dB(5、10和20dB)时的模糊。因此,该方法对中等水平的噪声具有鲁棒性,840F. Berrimi等人/沙特国王大学学报SNR=5dBSNR=10dBSNR=20dBSNR=30dBSNR=40dBUIQ35seq1seq2seq3seq40.85seq1seq2seq3seq430 0.80.7525 0.70.652010 20 30 40 50 60 70 80 90100阈值方差比0.610 20 30 40 50 60 70 80 90 100阈值方差比图五.阈值h的强度方差比。35SNR=5dBSNR=10dBSNR=20dBSNR=30dBSNR=40dB0.85SNR=5dBSNR=10dBSNR=20dBSNR=30dBSNR=40dB30 0.80.7525 0.70.6520电话:+86-510 - 8888888传真:+86-510-8888888高斯点扩散函数的方差0.6电话:+86-510 - 8888888传真:+86-510 - 8888888高斯点扩散函数的方差见图6。 在不同的噪声水平(5,10,20,30和40分贝)的高斯模糊去噪图像序列。350.85300.825 0.750.7200.6515见图7。 对不同噪声水平(5、10、20、30和40 dB)下的运动模糊图像序列进行去噪。SNR=5dBSNR=10dBSNR=20dBSNR=30dBSNR=40dBPSNRPSNRPSNRUIQUIQ5101520250.6510152025运动长度PSF运动长度PSFF. Berrimi等人/沙特国王大学学报84135SNR=5dBSNR=10dBSNR=20dBSNR=30dBSNR=40dB0.85SNR=5dBSNR=10dBSNR=20dBSNR=30dBSNR=40dB30 0.80.7525 0.70.65201 2 3 4 5 6 7 89Pillbox PSF0.61 2 3 4 5 6 7 8 9Pillbox PSF见图8。 在不同的噪声水平(5,10,20,30和40 dB)下,针对药盒模糊对图像序列进行去噪。具有可接受的高性能(30,40 dB)。对于大多数实验,UIQ值大于0:75这表明我们的算法恢复了清晰的人脸图像,具有良好的质量,这是在以后的识别过程中使用。4.2. 与其他方法将该算法与Liao和Lin(2005)以及Nishiyama等人提出的方法进行了比较。(2011年)。Liao和Lin(2005)将模糊图像分解到特征空间,然后用正则化的和进行约束最小二乘法在Nishiyama等人(2011)中,作者使用一组PSF人为地模糊训练图像,以建立模糊面部外观的模型。这些模型是通过近似由相同的模糊的每一组脸来学习的。PSF作为低维线性子空间使用PCA。将未知模糊的查询图像与每个模型进行比较,并选择最佳的一个用于PSF推断,该PSF推断用于去模糊测试图像。这些方法针对方差等于2的高斯PSF和长度等于7的运动PSF进行测试,得到的图像在图11和12中呈现。 9和10的从左到右,第一行是受5、10、20、30级噪声影响的模糊图像图9.第九条。第一行:分别在5、10、20、30和40 dB的水平下,以r1/4 2的高斯PSF和噪声退化的图像接下来的每一行是我们的方法和Liao和Lin(2005)以及Nishiyama等人的方法的恢复结果。(2011年)。PSNRUIQ842F. Berrimi等人/沙特国王大学学报¼图10个。第一行:分别以1/47的运动PSF和5、10、20、30和40 dB的水平的噪声退化的图像接下来的每一行是我们的方法和Liao和Lin(2005)以及Nishiyama等人的方法的恢复结果。(2011年)。和40 dB分别,下一行分别是我们的方法和Liao and Lin(2005)以及Nishiyama等人(2011)的方法的恢复结果。我们的算法提高了测试序列的视觉质量(图1和图2)。9和10),并且给出了比上述方法更好的PSNR值(表1和2)。这些结果 可 以 通 过 去 噪 算 法 来 解 释, 该 算 法 执行 时 间 滤 波 器 以 去 除Temporel域中的噪声,并且根据图像每个区域中的信息量来调整空间滤波器,该过程试图恢复小特征中的细节,并尽可能多地消除大特征中的噪声,这使得我们能够有效地恢复退化图像。4.3. 人脸识别评价将降质后的人脸图像去噪作为人脸识别的预处理步骤,从而准确地恢复出人脸图像。但要为了证明所提出的方法的性能,我们考虑了经典的人脸识别算法,即第2.2节中描述的特征脸(EF)和线性判别分析算法(LDA)(Mazanec等人, 2008)用于识别通过我们的方法去噪的图像。然后,我们将识别结果与这些方法进行比较(Liao和Lin,2005;Nishiyama等人,2011年)。表3总结了r为2的高斯PSF的识别结果。表3中报告的识别率显示了所提出的算法的性能,该算法具有良好的EF率,表3考虑高斯模糊的人脸识别率,r1/2。方法再认知率拟定方法+EF 84.2拟定方法+LDA 84.6方法(廖和林,2005)83.7方法(Nishiyama等人,(2011年)表1在噪声水平为5、10、20、30和40 dB时,恢复图像的PSNR相对于r¼2的高斯模糊方法5 dB10 dB20 dB30 dB40 dB我们的方法31.6530.8830.1229.6029.15方法(Liao和Lin,2005)29.9229.4128.8828.5228.15方法(Nishiyama等人,(2011年)30.8830.3529.8929.3529.08表2在噪声水平为5、10、20、30和40 dB时,恢复图像的PSNR相对于l/47的运动模糊方法5 dB10 dB20 dB30 dB40 dB我们的方法31.3230.8530.2529.8129.35方法(Liao和Lin,2005)29.9529.5028.9128.6428.20方法(Nishiyama等人,(2011年)30.9030.5529.9229.4829.15F. Berrimi等人/沙特国王大学学报843利用LDA将人脸特征的重要信息从图像空间投影到低维空间来识别人脸更有效所提出的算法与方法相比显示出更好的识别精度(Liao和Lin,2005;Nishiyama等人,2011年)。这可以解释的事实,恢复图像的质量好,导致更好的识别率。5. 结论提出了一种有效的降质人脸图像序列去噪方法。首先,我们应用一个时间滤波器,这是一个运动补偿与加权平均滤波器相结合然后,我们使用一个自适应空间滤波器,从图像中提取第一个子图像具有高方差的强度描述的小特征和低方差的其他表示的大特征。因此,可以根据每个区域中的信息量来适配空间滤波器最后,我们采用KPCA方法恢复小特征的细节,各向异性扩散滤波器去除大特征的噪声恢复的图像被用来识别在这个序列中呈现的人脸在CKFE数据库上的实验结果表明,该方法恢复的人脸图像具有较好的PSNR和图像质量指标,识别率也较好。利益申报一个也没有。引用Ahonen,T.,Rahtu,E.,Ojansivu,V.,Heikkila,J.,2008.利用局部相位量化的模糊人脸识别。In:In 19th Int. Conf. Pattern Recognit,pp. 1-4. 佛罗里达州坦帕市Arisandi,D.,Syahputra,M.F.,普特里岛,Purnamawati,S.,Rahmat,R.F.,Sari,P.P.,2018年一种基于移动设备的实时人脸识别方法。 J. 物理、978Aubert,G.,德里什河Kornprobst,P.,1998.图像序列恢复:一种基于偏微分方程的图像恢复和运动分割耦合方法。在:5thEur.确认补偿Vis,pp. 548-562. 弗莱堡Boyce,J.,1992.使用自适应运动补偿帧平均的图像序列的噪声降低。IEEE国际声学会议语音,信号处理,461-464。范,X.,张,Q,Liang,D.,赵,L.,2003.基于统计先验和图像模糊测度的人脸图像复原。多时间处理国际会议世博会,297-300. 巴尔的摩戈帕兰河Taheri,S.,Turaga,P.K.,切拉帕河2012.模糊鲁棒描述子及其在人脸识别中的应用。IEEE Trans. Pattern. 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