针对光照变化的人脸识别算法研究

为了增强人脸识别对光照变化的鲁棒性,提出了一种融合多方法的人脸图像光照预处理算法。该算法首先根据改进的自适应平滑算法(IAS)估计出原图像的亮度分量L,再用Retinex算法求得反射分量R,同时对原图像进行局部对比度增强(LCE)处理来增强图像细节;然后采用基于标准差(SD)的加权方法将多种方法有效融合起来;最后采用基于稀疏表示的分类(SRC)算法进行判别归类。在Yale B人脸库上的实验表明,构造的算法识别率高于使用单一预处理算法,而且在训练样本单一、光照环境较差情况下也能取得很好的识别效果,对光照变化有较好的鲁棒性。