В статье предлагается метод пространственно-взвешенной нормализации яркости изображений лиц в градациях серого, который сохраняет значимую информацию при яркостной нормализации. Проводится экспериментальное исследование влияния различных вариантов яркостной нормализации на точность работы фиксированного нейросетевого классификатора в задаче верификации. Экспериментально показывается, что яркостная нормализация может повысить точность верификации для изображений лиц при сложном освещении и компенсировать не представленные в обучающих данных примеры.
верификация изображений лиц, яркостная нормализация, обработка изображений