有没有人能为人脸认证提供好的光照归一化算法呢？我已经尝试过基本的算法，比如DoG，LBP，..？
有没有人能为人脸认证提供好的光照归一化算法呢？我已经尝试过基本的算法，比如DoG，LBP，..？
提问于 2012-09-25 00:13:26
作为我的项目的一部分，我想构建一个光照不变的人脸认证系统。限制是我只有1个注册映像，但我可以选择自适应地将身份验证映像添加到注册文件夹中。脸部图像几乎是正面的。谁能建议一个算法或2-3个算法的组合，使我的面部身份验证系统对照明稳健。
我已经用DoG尝试了LBP和它的变体，还有MATLAB INface工具箱中的一个工具箱，里面有大约20个奇怪的光照归一化算法。
-Chaitanya
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2013-07-26 21:49:52
光照可以校正(有一些算法，如灰度世界，视网膜...) =>尝试用它们对图像进行预处理。
通过使用不同的颜色空间，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(对太阳光也很好)。如果你有蓝灯(例如)，这些颜色空间就不合适了。
我的建议是使用不变特征，如梯度方向，LBP特征，SIFT和SURF特征，然后用它们训练分类器。
最常见的人脸识别方法是将PCA (或内核PCA)与SVM分类器一起使用。您可能必须使用多个图像，因为人将不会处于相同的环境中，具有相同的头部方向。
Stack Overflow用户
发布于 2013-04-30 03:12:32
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
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https://stackoverflow.com/questions/12568901
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