中文摘要：

光照变化是影响人脸识别效果的重要因素，特别是侧面光照在人脸图片上留下的阴影区域会严重干扰人脸本质特征的提取。经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）可以将非平稳信号分解为不同频率成分的多个平稳信号之和，二维经验模式分解（Bi-dimensioin, BEMD）是EMD在二维信号上的扩展。人脸图像中的局部高频细节信息代表了人脸本质特征，而局部低频信息代表了光照信号，所以可以使用BEMD来分解人脸图像中不同频率分量，以达到进行光照预处理的目的。但是缺乏针对分解结果的量化评价标准、缺乏局部极值点、信号分量的迭代次数不确定，以及局部阴影造成的严重模式混淆现象等问题都会影响将BEMD用于人脸图像光照预处理的效果，本项目拟针对如何解决这四个方面的问题进行深入研究。