人脸是三维的立体的，不同的光照都会在平面图像仲产生不同的阴影，从而导致人脸的内在属性发生变化。近些年来，为了减少光照变化对人脸识别的影响，人脸识别门禁终端提出来许多处理光照问题的算法，具体的可分为以下几类：

基于图像增强的方法

该方法是增强图像中有用的信息，从而改善图像在视觉上的效果，对于不同的应用场景，人脸识别门禁终端要有针对性的突出图像的整体或局部特性，将原本模糊或不清晰的图片变得清晰或者强调某些有用的特征，使得处理过后的图像能满足分析的需要。当人脸处在关照变化的条件中时，须讲采集的图像转换到标准的关照条件下，然后在对人脸图像进行识别对比，从而降低关照变化对人脸的影响。

基于关照不变特征的方法

该方法是室外人脸识别门禁终端是应用人脸图像仲的一些内在属性来进行的，即寻找对光照变化不敏感的一些特征，从而实现复杂光照条件下的人脸识别。

基于光照建模的方法

该方法一般是把各种光照下的人脸图像用一个模型来表示，然后通过对关照下的人脸图像的样本进行学习，建立一个光照子空间，最后利用建立好的光照空间产生所需条件下的人脸图像。现在室外人脸识别门禁终端使用比较多的是光锥发与球面谐波函数法。如此一来，即时在光照变化较大的情况下也能够达到相对较高的识别率，但是光锥发的计算很复杂，他需要较多的训练样本才能够准确地构造一个三维模型，这在实际应用的过程中很难实现。

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