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01.07.2013 | Original Article | Ausgabe 1/2013

Neural Computing and Applications 1/2013

Face recognition under varying illumination

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 1/2013
Autoren:
Zhonghua Liu, Haixia Zhao, Jiexin Pu, Hui Wang

Abstract

To eliminate the effects of illumination variation, the conventional approaches firstly produce a compensation-based face image under standard illumination from the input image and then match the image with the face templates in a database. This method is not inapplicable to the input image with large illumination variation. Therefore, a novel method for varying illumination conditions is proposed. Firstly, the quotient image method is improved. Then, the nine basis images of each subject are generated by the improved quotient image method. Thirdly, one new image of each subject under the same lighting conditions with an input image is synthesized by the corresponding basis images. Finally, the synthetic images and the input image are projected to PCA plane to fulfill the recognition task. The experimental results show that the proposed approach can eliminate the effects of illumination variation and have a high recognition rate in the illumination conditions with remarkable changes.

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