随着人脸识别技术的发展,光线问题成为制约其发展的主要瓶颈之一.在很多情况下,由于光线变化,主要是方向变化,产生的图像变化要远远大于不同人脸图像的差别.该文以光线为研究内容,以人脸识别作为应用背景,着重阐述了以下几个问题:●光线变化下的人脸表示如果不考虑姿态、表情等因素的影响,目前商图像法,光锥体法和球谐函数法分别从不同的侧面解释了,光线变化对人脸图像产生的影响.但它们都有其相应的应用环境和限制.●基于光线对齐的加光照法光线对齐的基本思想就是光线的归一化,也就是把不同光照条件的人脸图像转换成同一光照条件的图像.由于输入人脸图像的光照条件是无法控制的,所以我们一般以输入图像的光照条件为模板,把数据库内的图像转成该光照模式.针对不同的数据条件,我们采用的不同的转换方法.●基于光度立体学的三维人脸建模由灰度恢复形状是计算机视觉领域内最经典的病态问题,但如果增加输入图像,则可以精确地计算出三维人脸的形状和纹理.根据这一原理,在该文中提出了人脸三维建模系统的结构设计.●基于自商图像的去光照法自商图像法去光照最大的特点是无需训练图像、人脸对齐,而且该方法有去阴影的功能.这一点是前面方法所不具备的.另外根据朗伯模型,从理论上分析了该方法的有效性,并提出了一个去光照算法的理论框架.●光照算法在实际系统中的应用同在实际系统的测试表明,加光照和去光照法均可以有效地提高,系统对光线的鲁棒性.