1、人臉識別是圖像分析和理解領域中最成功的應用之一，近年來得到了迅速的發(fā)展，但是阻礙人臉識別技術應用到實際中的瓶頸之一——光照問題，一直沒能得到很好的解決。目前，解決光照問題的預處理方法主要有兩大類：基于模型的方法和基于圖像處理技術的方法。其中，前者往往從成像模型出發(fā)，試圖估計光照或?qū)D像進行重新打光，因此在理論上更加完善，但往往因為約束條件過強而不能很好的使用：而后者盡管僅僅從圖像灰度變換的角度處理，但卻以其簡單有效性在實用中得到了更多的

2、重視。從實用的角度出發(fā)，本文重點研究了基于圖像處理技術的光照預處理方法，取得了以下研究結(jié)果： 1．提出了一種對數(shù)邊緣圖的光照預處理方法，在CMU-PIE光照人臉圖像數(shù)據(jù)庫上取得了良好的效果； 2． 分析了現(xiàn)有文獻中驗證光照預處理方法性能的方案，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的多數(shù)方案具有嚴重的缺陷，難以真正驗證不同預處理方法的有效性，本文以CMU-PIE、FERET、CAS-PEAL等多個人臉庫為基礎，提出了一種更為完備的驗證方案；

3、 3．基于上述驗證方案，本文研究并對比分析了直方圖均衡化、直方圖規(guī)定化、Gamma灰度校正、自商圖像、相位圖、相對梯度、對數(shù)邊緣圖等預處理方法。 基于本文提出的驗證方案，對上述光照預處理方法進行對比實驗分析，我們得出了三個重要結(jié)論： 1．某些光照預處理方法的通用性能很差，因此，需要選擇多種光照圖像庫來驗證預處理算法在處理光照問題方面的通用能力； 2．盡管多數(shù)光照預處理方法對包含光照變化的圖像數(shù)據(jù)庫有良好的效果，但