基于一维经验模式分解与梯度脸的人脸光照处理算法

提出一种基于一维经验模式分解与梯度脸的人脸光照处理算法。首先将人脸图像分别进行水平方向和垂直方向的一维经验模式分解,分解层数为一层,分解完成后将两张图像相加。重构后的人脸图像用梯度脸对其高频成分进行增强。运用主成分分析法对人脸图像进行降维处理,采用基于余弦距离的k近邻进行分类判别。在Yale B正面人脸库中的实验结果表明,选择适当的参数,利用算法能有效减少人脸光照的影响,对不同角度的光照具有很好的鲁棒性。