基于小波变换的可变光照下人脸图像识别方法研究

实现人脸图像识别真实性的过程中,为提升可变光照下人脸识别图像的识别率,提出基于小波变换的可变光照下人脸图像识别方法,小波分解人脸图像,过滤掉人脸图像中的冗余信息,获取人脸低频图像,采用Gamma校正改善图像亮度、通过高斯差分过滤出人脸图像低频中的光照和高频中的噪声,通过对比度变换增强图像质量,实现人脸图像的光照处理。采用小波变换和LBP编码方式提取光照处理后人脸图像的LBP直方图特征,计算特征间距离,近邻分类人脸图像,实现可变光照下人脸图像识别。经过实验检测发现,所提方法有效降低可变光对人脸图像的影响,完整保存人脸面部表情,并改善图像亮度对比度和滤出人脸图像中光照成分,识别可变光照下人脸图像的最高识别率达到98. 56%。