摘要 人脸在不同光照下的差异是人脸识别中的瓶颈问题。本文提出了一种基于二维图像信息的人脸光照补偿算法。基于人脸和球面近似和人脸形状大致相同的假设，算法主要分光照估算和光照补偿两个步骤。首先估算人脸图像的大致光照方向，沿垂直光照方向进行统计分析，然后对先验统计信息进行数据拟合，构建标准光照模型。最后利用标准光照模型，结合线性变换和非线性变换把非均匀光照人脸调整到标准光照状态。在Yale B人脸库上的处理结果表明该算法可以解决大角度斜光照和极度暗光照情况下光照补偿问题，且算法简单计算量小，在直观和信息统计效果上也优于其它方法。

 

在计算机图形学中物体光照状态可以用Phong光照模型^[16]来描述，即一个表面反射出来的光线由镜面反射光（Specular Reflection）、漫反射光（Diffuse Reflection）和环境反射光（Ambient Light）组成。这三部分光互相独立，经叠加合成真实环境中的物体光照状态，使物体显现颜色、形状和纹理，同时也会形成阴影和高光。我们认为物体表面高光区域的分布显示了真实环境光照的主要能量方向，所以把这个主要的能量方向作为光照方向的近似估计。