8、姿态和照明变化下的人脸识别挑战与解决方案

姿态和照明变化下的人脸识别挑战与解决方案

1 引言

人脸识别技术在商业应用中取得了显著进展，尤其是在正面、均匀照明条件下的人脸验证性能与指纹识别器相当。然而，在姿态和照明变化中可靠地识别面孔仍然是一个更具挑战性的问题。本文将深入探讨姿态和照明变化对人脸识别的影响，并介绍处理这些问题的各种方法和技术。

2 处理姿态变化的方法

2.1 多视图人脸识别

多视图人脸识别是正面人脸识别的直接扩展，要求算法在每个姿态下都有相应的图库图像。这意味着对于每个受试者，算法需要在每个姿态下都有对应的图库图像。例如，一个受试者可能需要在从 -30° 到 +30°（偏航）和从 -20° 到 +20°（俯仰）的不同姿态下拍摄图像。通过这种方式，算法可以在不同姿态下进行识别。

方法	特点
多视图人脸识别	每个姿态下都需要图库图像，适合已知姿态的识别
跨姿态人脸识别	从未见过的新视角识别，更具挑战性

2.2 跨姿态人脸识别

跨姿态人脸识别关注的是从未见过的新视角识别。这类方法可以分为基于模型和基于外观的算法。基于模型的算法使用明确的二维（2D）或三维（3D）模型，而基于外观的方法直接使用图像像素或从图像像素中提取的特征。

2.2.1 基于外观的方法 </