梯度脸，人脸识别光照处理

资 源 简 介

梯度脸，人脸识别光照处理

详 情 说 明

人脸识别技术在实际应用中常常受到光照条件变化的干扰。梯度脸（GradientFace）是一种针对光照问题提出的解决方案，它通过分析图像梯度特征来减弱光照变化对识别效果的影响。

传统的人脸识别方法在光照不均匀或强烈变化时，识别准确率会显著下降。梯度脸技术则转换思路——直接提取人脸图像的梯度信息作为特征。因为梯度对光照变化相对鲁棒，能够保留更稳定的结构信息。

具体实现上，梯度脸方法通常先计算图像的水平和垂直方向梯度，构建梯度幅值图。这个过程中会弱化光照的绝对强度，而突出边缘和纹理特征。实验表明，处理后的人脸特征在不同光照条件下的区分度更高。

相比于直方图均衡化等传统光照处理方法，梯度脸的优势在于： 无需估计或建模光照参数 计算效率较高 能保留更多判别性特征

该技术可与其他深度学习方法结合，作为人脸识别系统的预处理模块，有效提升在复杂光照环境下的识别稳定性。