会加强或减弱原有的人脸特征，德州仪器TI光照问题是机器视觉重要问题

光照问题是机器视觉重要问题，在人脸识别中的表现尤为明显。由于人脸的3D结构，光照投射出的阴影，会加强或减弱原有的人脸特征。对其进行包括光照强度和方向、人脸反射属性的量化，面部阴影和照度分析等，尝试建立数学模型，以利用这些光照模型，在人脸图像预处理或者归一化阶段尽可能的补偿乃至消除其对识别性能的影响，将固有的人脸属性（反射率属性、3D表面形状属性）和光源、遮挡及高光等非人脸固有属性分离开来。基于光照子空间模型的任意光照图像生成算法，用于生成多个不同光照条件的训练样本，然后利用具有良好的学习能力的人脸识别算法，如子空间法，SVM等方法进行识别。与光照问题类似，姿态问题也是目前人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。针对姿态的研究相对比较的少，德州仪器TI数的人脸识别算法主要针列正面、准正而人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化同样影像着面部识别的准确率。德州仪器TI解决思路：学习并记忆多种姿态特征，这对于多姿态人脸数据可以容易获取的情况比较实用，其优点是算法与正面人脸识别统一，不需要额外的技术支持，其缺点是存储需求大，姿态泛化能力不能确定，不能用于基于单张照片的人脸识别算法中等。基于单张视图生成多角度视图，可以在只能获取用户单张照片的情况下合成该用户的多个学习样本，可以解决训练样本较少的情况下的多姿态人脸识别问题，从而改善识别性能。