matlab - 任何人都可以建议用于面部认证的良好照明标准化算法。我尝试过基本的算法，如 DoG、LBP、..？

Question

作为我项目的一部分，我想构建一个光照不变的人脸认证系统。约束是我只有 1 个注册图像，但我可以选择自适应地将身份验证图像添加到注册文件夹。面部图像几乎是正面的。任何人都可以建议一种算法或 2-3 种算法的组合，以使我的面部验证系统对照明具有鲁棒性。

我已经用 DoG 尝试了 LBP 和它的变体，还有一个来自 MATLAB INface 工具箱的工具箱，它有大约 20 种不同的照明归一化算法。

-柴坦亚

Answer 1

可以校正光照（有诸如 Gray-World、Retinex 等算法）=> 尝试用它们预处理图像。

通过使用不同的色彩空间，例如 Lab 和 HSV，您将获得照明不变分量（HSV 中的 H 和 S，Lab 中的 a、b）但仅适用于白光（它也适用于太阳光）。如果您有蓝灯（例如），那么这些颜色空间将不合适。

我的建议是使用不变特征，例如梯度方向、LBP 特征、SIFT 和 SURF 特征，然后用它们训练分类器。

人脸识别最常见的方法是使用带有 SVM 分类器的 PCA（或内核 PCA）。您可能不得不使用多个图像，因为人不会处于相同头部方向的相同环境中。

Answer 2

您是否尝试过转换为 Lab 颜色空间？http://en.wikipedia.org/wiki/Lab_color_space

代码： http ://robotics.stanford.edu/~ruzon/software/rgblab.html