基于小波理论实现的人脸光照标准化算法

光照变化严重影响了人脸图像的外貌，这阻碍了人脸识别的过程。为了识别可变光照下的人脸图像，提出了一种基于小波的光照归一化算法，将一幅图像分解为低频成分和高频成分，对不同的频带成分进行不同的操作——对低频成分进行直方图均衡化，同时着重强调细节(高频成分)，将它乘以一个标量从而增强图像边缘；对修改后的系数进行逆小波变换就得到归一化后的图像。最后，直接使用PCA方法对单训练样本条件下的人脸进行识别，在AR和FERRET人脸库上的实验结果表明，提出的方法可以显著提高人脸识别系统的识别率。