论文研究改进单尺度Retinex的光照人脸识别.pdf

经典Retinex算法假设场景中光照是平缓变化的，当光照变化比较强烈时，易产生“光晕”现象，为了提高光照条件变化下的人脸识别率，提出一种改进单尺度Retinex的光照人脸识别方法。采用双曲正切函数代替Retinex的对数函数对人脸图像进行亮度和对比度非线性增强；利用双边滤波代替Retinex的高斯滤波消除“光晕”，采用Retinex消除光照不利影响，采用K近邻算法建立人脸分类器。结果表明，改进Retinex降低了时间复杂度，图像增强效果优于同类算法，提高了人脸识别率，很好地解决了“光晕”问题，具有光照鲁棒性，可适用于光照变化较强条件下的人脸识别。