基于Retinex算法的光照变化条件下人脸识别研究

光照变化会对人脸识别结果产生干扰，导致当前光照变化人脸识别结果不理想，为了降低光照变化对人脸识别结果的不利影响，以提高光照变化人脸识别效果，设计了基于Retinex算法的光照变化条件下人脸识别方法。采用激光传感器采集光照变化下的人脸图像，并对人脸进行格式转换，然后采用Retinex算法对转换后的人脸图像进行增强操作，消除光照变化对人脸图像干扰，改善人脸图像质量，最后采用模式识别技术设计人脸图像识别的分类器，并与其他人脸图像识别方法进行了对比测试。实验结果表明，本方法消除了不同光照变化的干扰，提高了人脸图像亮度、对比度和熵值，相对于对比方法，本方法的人脸识别精度更高，精度平均值达到了96%,而且加快了人脸识别速度，具有比较明显的优越性。