【摘 要】
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为提高不同光照条件下的人脸识别精度,提出了一种利用多级小波分解和样条插值进行光照补偿的方法。一般认为,光照变化会给图像中混入两种噪声:背景噪声和增益噪声。背景噪声
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2007AA01Z423);国防“十一五”基础科研基金资助项目(No.C10020060355);教育部科学技术重点资助项目(No.02057);重庆市自然科学基金重点资助项目(No.CSTC2005BA2002,No.CSTC2007AC2018)
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为提高不同光照条件下的人脸识别精度,提出了一种利用多级小波分解和样条插值进行光照补偿的方法。一般认为,光照变化会给图像中混入两种噪声:背景噪声和增益噪声。背景噪声是加性噪声,可以通过直接对图像进行多级小波分解和样条插值来估计并去除;增益噪声是乘性噪声,可以对去除了背景噪声的图像进行对数变换后,再利用多级小波分解和样条插值来估计并去除。在Yale B人脸数据库上的实验结果表明:本方法的识别率比其它方法高2%~11%,可以有效地对不同光照条件下的人脸图像进行调整,提高不同光照条件下人脸识别的精度和稳定性。
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