面向人脸识别的复杂光照下图像细节增强算法

摘要

为了提高在光照过度、不足或不均等复杂光照条件下的人脸识别率,提出一种复杂光照条件的人脸图像细节强化算法.首先采用对数和非线性变换对人脸图像动态范围进行压缩;然后利用反锐化掩模滤波算法消除图像模糊,增强人脸图像细节信息;最后采用Adaboost算法建立人脸分类器,并采用Yale B人脸图像数据进行仿真测试.仿真结果表明,该算法解决了复杂光照条件对人脸图像的不利影响,并进一步提高了人脸识别率.