人脸识别考勤系统的光照处理与实现

"本文档是一份关于人脸识别考勤系统的学术论文，作者探讨了如何设计和实现一个基于人脸识别技术的考勤系统。论文主要关注于人脸检测、光照变化处理以及光照比图像的计算，旨在提高识别效率和准确性。" 在人脸识别领域，光照条件的变化是影响识别准确性的关键因素之一。本文提到的方法通过分析光照强度和光照角度的变化，提出了一种新的光照处理策略。首先，对视频流中的人脸进行实时检测，运用Adaboost算法作为人脸检测器。随后，通过图像预处理和肤色建模来进一步精确定位人脸，确保在复杂背景下的人脸识别精度。接下来，Camshift算法被用来追踪检测到的人脸，以适应人脸在画面中的移动。 针对光照变化问题，论文提出了两步解决方案：一是对光照强度变化进行灰度归一化处理，减少光照强度变化对识别的影响；二是采用五个基本点光源来近似表示实际光照条件，以此估计输入图像的光照条件。这种方法的核心是“最近光照比图像”（Closest Illumination Ratio Image, CIRI）的概念，它是一种对实际光照比图像的近似，用于重构标准光照下的面部图像。CIRI的引入解决了现有方法需要大量样本图像以及复杂计算的问题，比如文献[56]中的9维光照空间方法，以及需要求解线性方程组的商图像法。 新方法的优势在于，只需要一组基图像，就可以为任何人生成标准光照图像，无需知道具体光照参数，也不需要三维信息或反射图，大大简化了计算过程，提高了系统的执行效率。此外，这种低维光照空间的构建使得考勤系统可以应用于不同人脸，避免了为每个人单独建立光照空间的麻烦，增强了系统的通用性和实用性。 在实际考勤系统的设计中，这套方法可以显著提高人脸检测和识别的鲁棒性，尤其是在光照条件变化较大的环境中。论文作者强调了论文的原创性和真实性，并同意西安电子科技大学对学位论文的相关使用规定，表明了对研究成果的归属和责任。 总结起来，这篇论文介绍了一种基于实时视频流的人脸识别考勤系统，通过创新的光照处理技术和CIRI概念，提升了系统在各种光照条件下的性能，具有较高的实用价值和理论意义。