（SQI）Face Recognition for Variable Lighting Conditions with Self Quotient Image

摘要

提出了一种称为自商图像（SQI）的新概念，旨在提升在多种光照环境下的人脸识别鲁棒性。该方法借鉴了商图像法[4][5]，以实现对光照变化的不变性处理。SQI具备以下三个显著优势：（1）仅需单张人脸图像即可提取出与光照无关的内在特征，并有效消除由光照引起的外部干扰因素。（2）无需进行图像对齐操作。（3）即便在存在阴影的情况下依然能够保持良好的识别效果。通过理论分析明确了算法的适用条件，并设计了一种非迭代滤波算法用于计算SQI。实验结果表明，该方法在不同光照条件下均能有效提升人脸识别的稳定性与准确性。

1 引言

光照变化被认为是人脸识别过程中最具挑战性的问题之一，近年来受到了广泛关注[1-13]。众所周知，由光照条件变化所引发的图像差异通常比因个体身份不同而导致的图像差异更为明显[12]。近年来，众多算法相继被提出，以下将重点介绍三种主要的三维物体识别光照建模方法：光照锥[1]-[3]、商图像[4][5]以及球谐子空间[6-10]。

光照锥法从理论层面阐述了由于光照方向变化而产生的光照锥现象。该方法在计算过程中同时考虑了自阴影和投射阴影的影响，实验结果表明其性能优于当前大多数已有方法。

Ramamoorthi[6-8]与Basri[9][10]各自独立提出了球谐表示法。这种原始的表达方式解释了为何在一些早期的经验性实验中，物体在不同光照条件下所