INFace工具箱 v2.0 - MATLAB光照归一化工具集，提升人脸识别鲁棒性

资 源 简 介

INFace工具箱是一个专为MATLAB设计的开源工具集，集成了多种先进的光照归一化算法，帮助研究人员预处理人脸图像，显著减少光照变化对识别性能的干扰，适用于鲁棒人脸识别系统的开发与测试。

详 情 说 明

INFace工具箱 v2.0 - 面向鲁棒人脸识别的光照归一化技术工具集

项目介绍

INFace工具箱是一个专门为研究人员设计的人脸识别预处理工具集，主要用于改善人脸图像在不同光照条件下的识别性能。该工具箱集成了多种先进的光照归一化算法，能够有效降低光照变化对人脸识别系统的干扰。

通过自动检测人脸图像的光照变化模式并应用多种光照归一化技术，INFace工具箱为人脸识别研究提供了标准化的预处理流程，显著提升了识别系统在复杂光照环境下的鲁棒性。

功能特性

• 多算法集成：基于Retinex理论的光照补偿技术、局部对比度增强的自适应直方图均衡化、各向异性扩散滤波的光照不变特征提取
• 智能光照分析：自动检测输入人脸图像的光照变化模式
• 批量处理能力：支持单张图像输入或图像文件夹批量处理
• 可视化比较：提供不同处理方法的可视化效果对比
• 质量评估：生成包含图像质量评分和光照均匀度指标的评估报告
• 标准化输出：生成可直接输入人脸识别系统的格式化数据

使用方法

输入要求

• 输入格式：支持JPEG、PNG、BMP等常见图像格式
• 图像要求：包含单个人脸的正脸图像，建议分辨率不低于128×128像素
• 色彩空间：支持灰度图像和彩色图像处理
• 输入方式：支持单张图像输入或图像文件夹批量输入

处理流程

1. 准备符合要求的人脸图像数据
2. 运行主处理程序
3. 选择需要应用的归一化技术
4. 查看处理结果和对比报告
5. 获取标准化输出数据

输出内容

• 处理后的归一化图像（与输入同尺寸的预处理图像）
• 技术对比报告（不同处理方法的效果对比图）
• 质量评估指标（包含图像质量评分和光照均匀度指标）
• 标准化数据文件（可用于直接输入人脸识别系统的格式化数据）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB或以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心处理流程，包括图像读取与格式验证、多算法光照归一化处理、批量图像处理控制、结果可视化与对比分析、质量评估指标计算以及标准化数据输出等主要功能。该文件作为整个工具箱的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保光照归一化处理流程的完整执行。