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人脸识别中光照估计和补偿方法研究与实现的中期报告
一、研究背景
人脸识别是指利用计算机技术来自动检测、识别、比对和识别人类面部特征的一种生物识别技术。在人脸识别中，光照是一个非常重要的影响因素，光照变化会导致人脸图像的亮度、对比度、色彩等方面发生变化，从而影响识别的准确性和鲁棒性。因此，光照估计和补偿是人脸识别领域研究的热点之一，也是人脸识别中重要的前置处理技术。
目前，已经有很多学者对人脸的光照估计和补偿方法进行研究，包括基于统计模型的方法、基于物理模型的方法和基于深度学习的方法等。其中，基于深度学习的方法在光照估计和补偿中取得了一定的成果。
二、研究内容
本研究旨在探究人脸识别中光照估计和补偿方法，并在此基础上进行实现和验证。具体研究内容如下：
1.综述人脸识别中的光照估计和补偿方法、现状及发展趋势；
2.设计实现基于深度学习的人脸光照估计和补偿方法，包括构建网络模型、网络训练和模型评估；
3.对比不同方法在光照估计和补偿方面的优缺点，并进行实验验证；
4.针对实验结果进行分析和总结。
三、预期结果
本研究预期将实现一个基于深度学习的人脸光照估计和补偿模型，该模型能够更好地处理人脸光照变化的问题。同时，在实验验证的基础上，对比不同方法的优缺点，探究各自的适用场景和性能。最终的研究成果将有望提高人脸识别算法的准确性和鲁棒性，为人脸识别领域的发展贡献力量。