Abstract-Precisionen av automatiserade ansiktsigenkänningssystem påverkas i hög grad av intraklass variationer mellan inskrivnings- och identifieringssteg. Framför allt är förändringar i belysningsförhållandena en viktig bidragande orsak till dessa variationer. Vanliga metoder för att hantera effekterna av varierande ljusförhållanden inkluderar förbehandling av ansiktsbilder för att normalisera intraklassvariationer och användning av belysningsinvarianta ansiktsdeskriptorer. Histogram utjämning är en allmänt använd teknik i ansikte igenkänning för att normalisera variationer i belysning. Att normalisera väl upplysta ansiktsbilder kan dock leda till en minskad igenkänningsnoggrannhet. Den multiupplösning egenskapen hos wavelet transforms används i ansiktet erkännande för att extrahera ansiktsdrag deskriptorer på olika skalor och frekvenser. De högfrekventa underbanden har visat sig ge belysningsinvarianta ansiktsdeskriptorer. De approximativa underbanden har dock visat sig vara en bättre funktionsrepresentation för väl upplysta ansiktsbilder. Sammanslagning av matchpoäng från låg- och högfrekvensbaserade ansiktsrepresentationer har visat sig förbättra igenkänningsnoggrannheten under varierande ljusförhållanden. Valet av fusionsparametrar för olika ljusförhållanden förblir dock olöst. Motiverade av dessa observationer presenteras i detta dokument anpassade metoder för att möta igenkännande för att övervinna de negativa effekterna av olika ljusförhållanden. Bildkvalitet, som mäts i form av luminansförvrängning jämfört med en känd referensbild, kommer att användas som bas för att anpassa tillämpningen av globala och regionala normaliseringsförfaranden för belysning. Bildkvalitet används också för att adaptivt välja fusionsparametrar för våget-baserad multistream ansiktsigenkänning.
Till exempel använder REF luminance distorsion från en referensbild av hög kvalitet för adaptiv fusion av två ansiktsrepresentationer.
Image-Quality-Based Adaptive Face Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement', 'journal': 'IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}