有效用于人脸识别的光照不变特征表示算法

摘要：

在光照变化环境下，人脸识别的鲁棒性是人脸识别系统中一大挑战。针对光照变化对人脸识别的影响，对经典光照不变特征表示算法进行了研究，提出一种基于局部标准差光照不变的人脸特征表示算法及其加权形式。结合完备线性鉴别分析（Complete-Linear Discriminant Analysis，C-LDA）算法提取特征，在Extended Yale-B与YALE 人脸库中，与其他处理光照变化的经典方法相比，如多尺度Retinex（Multi Scale Retinex ，MSR）、韦伯脸（Weber-Face，WF）和局部归一化（Local Normalization，LN），提出的算法能获得更高识别率。

关键词：光照不变特征表示、人脸识别、局部标准差

所属期刊栏目：53

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省学科建设专项资金项目-科技创新No.2013KJCX0023；珠海市公共技术服务平台科技项目No.2013D0501990013。

在线出版日期：2017-02-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：147-152