【摘 要】
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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
【基金项目】
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广西自然科学基金项目(2014GXNSFDA118035,2013GXNSFAA019331);桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(GDYCSZ201462)
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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
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