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光照变化对单样本人脸识别的效果影响巨大。对于光照问题，Weber-Faces的局部光照相同的假设在光照突变下不是非常严谨。为了消除光照影响，提高人脸识别率，针对这一假设问题，提出一种基于 γ 变换的Weber-Faces光照归一化方法。通过 γ 变换有效改善人脸图像的光照条件，达到局部光照均匀化的目的，使得局部光照相同的假设更加合理；通过Weber-Faces的方法进行光照归一化，能够消除光照分量，得到对光照更加鲁棒的反射人脸；提取反射人脸的LBP特征并进行识别。在光照角度变化的Extend Yale B