研究目的
提出一种基于LTV方法的改进光照归一化方法——RETINA&TH-LTV算法，以解决人脸识别中的光照干扰问题。
研究成果
RETINA&TH-LTV算法在强光照和训练样本不足的条件下表现出色，优于其他最先进方法。
研究不足
该论文未明确提及局限性。
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基于对数总变分的单样本光照变化下的人脸识别
DOI：10.1007/s11760-018-1394-6
期刊：Signal, Image and Video Processing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
对数总变分（LTV）算法是经典的人脸识别光照干扰处理算法。现有基于LTV的先进技术假设光照成分主要存在于人脸图像的低频特征中，但这些技术采用不恰当的方法处理低频特征，导致最终识别率不理想。本文提出一种改进的LTV光照归一化方法——RETINA&TH-LTV算法：首先利用视网膜模型消除低频特征中的大部分光照成分，继而通过改进的对比度受限自适应直方图均衡技术去除残余光照；同时通过对高频特征进行阈值滤波实现面部特征增强；最后将处理后的频域特征融合为鲁棒的整体特征图像用于识别。该研究还考虑了人脸识别中训练图像不足的问题，在YALE B、CMU PIE及自建驾驶员数据库上进行了单样本人脸识别的对比实验，采用最近邻分类器和扩展稀疏表示分类器作为分类方法。结果表明RETINA&TH-LTV算法性能优异，尤其在强光照和训练样本不足条件下表现突出。
作者：
Yang Zhang，Xiaobo Lu，Jun Li
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