一种消除光照影响的人脸识别方法.pdf

"一种消除光照影响的人脸识别方法" 本文提出了一种消除光照影响的人脸识别方法，旨在解决光照变化对人脸识别的影响。该方法首先对人脸图像进行直方图均衡化和对数变换，然后将处理后的图像进行融合，并使用 PCA 算法对人脸图像进行特征提取，最后采用三阶近邻分类法来实现人脸识别。 在人脸识别中，光照变化是一个主要的干扰因素，它会使人脸图像的灰度分布不均匀，从而影响人脸识别的效果。为解决这个问题，研究者提出了许多方法，如提取不变特征法、人脸建模法和光照补偿法等。 本文的方法首先对人脸图像进行直方图均衡化，以减少光照变化对图像的影响。然后，对处理后的图像进行对数变换，以增强图像的对比度。接着，将处理后的图像进行融合，以得到一个更加 Robust 的图像表示。使用 PCA 算法对人脸图像进行特征提取，并采用三阶近邻分类法来实现人脸识别。 实验结果表明，该方法在人脸图像光照变化的情况下，能够较好地改善人脸补偿的效果，具有较高的平均识别正确率。 在人脸识别领域中，光照变化是一个非常重要的研究方向。近年来，国内外研究者提出了许多解决光照问题的方法，但这些方法都有其缺陷和不足之处。本文的方法则是通过结合直方图均衡化、对数变换和 PCA 算法，实现了一种有效的光照补偿方法，该方法能够较好地解决光照变化对人脸识别的影响。 本文的方法是一种有效的解决光照变化对人脸识别的影响的方法，具有重要的理论意义和实践价值。该方法可应用于各种人脸识别系统中，以提高人脸识别的准确性和 robustness。 在人脸识别领域中，光照变化是一个非常重要的研究方向。研究者可以通过各种方法来解决光照问题，如提取不变特征法、人脸建模法和光照补偿法等。但是，这些方法都有其缺陷和不足之处。这就需要研究者不断地探索和创新，提出更加有效的解决光照问题的方法。