欧阳宁，钟欢虹，袁 华，莫建文

（桂林电子科技大学 信息与通信学院，广西 桂林541004）

针对光照变化的人脸识别算法研究*

欧阳宁，钟欢虹，袁 华，莫建文

（桂林电子科技大学 信息与通信学院，广西 桂林541004）

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。

人脸识别；稀疏表示；自适应平滑；局部对比增强；标准差

0 引言

人脸识别是重要的生物特征识别技术之一，目前人脸识别已经取得了重大的进展，鲁棒的主成分分析[1]、基于 Gabor特征的鲁棒稀疏编码算法[2]、迭代加权的正规化鲁棒编码算法[3]和两级非负稀疏表示方法[4]等一系列新算法已成功应用于人脸识别，随之得到的产物也被应用在公共信息安全、金融等领域。然而，在人脸识别领域中仍有许多难题，例如光照问题一直是影响图像质量的关键因素之一。

近年来，研究者们提出了各种预处理算法来解决人脸识别中的光照问题。……