【摘 要】
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光照归一化在光照鲁棒的人脸识别中被广泛使用．许多现有光照归一化方法将人脸图像视为自然图像，而忽略了人脸这一类特定物体的先验属性，因此很难从一幅具有侧光的人脸图像中恢复
【机 构】
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中国科学院智能信息处理重点实验室中国科学院计算技术研究所,中国科学院大学,北京大学信息科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61025010,61173065,U0835005)
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光照归一化在光照鲁棒的人脸识别中被广泛使用．许多现有光照归一化方法将人脸图像视为自然图像，而忽略了人脸这一类特定物体的先验属性，因此很难从一幅具有侧光的人脸图像中恢复阴影区域中的人脸信息．提出了利用人脸对称性先验的光照归一化方法，在能量最小化框架下，对人脸图像的阴影区域进行光照归一化时参考其对称非阴影区域中的人脸结构信息，同时提出了无阴影信度图将二元最优化问题简化为一元最优化问题，以降低光照归一化方法的计算代价．在合成阴影和真实阴影人脸图像上的实验表明，利用人脸对称性的光照归一化方法能有效恢复图像阴影区域
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