研究了一个基于高斯模型和双高斯模型的温度变化光谱模型，并基于脉冲宽度调制（PWM）调光的红/绿/蓝/暖白（R/G/B/WW）4色LED混合白光进行了实验验证。结果表明，在20~90 ℃温度范围内，当相关色温为3000、5000、6500 K时，光源参数（照度、显色指数、相关色温、蓝光危害因子和节律因子）的最大相对误差为3.79%。基于该模型，采用自适应差分进化（JADE）算法获取R/G/B/WW 发光二极管在不同温度下的补偿占空比，并建立光谱优化模型以消除温度对光源光谱及其光源参数的影响。结果表明，优化补偿后的光谱与初始温度光谱基本一致，光源参数最大相对误差为2.62%。

针对人脸识别与年龄估计系统中的环境光照问题，提出了一种基于多任务卷积神经网络的变化光照下人脸识别与年龄估计的方法。所提方法提高了可变光照下人脸图像的识别率和年龄估计的准确率。采用YCbCr颜色空间的Retinex图像增强算法提高人脸识别和年龄估计精度，并进行了3种距离10种调光等级下的人脸识别与年龄估计实验。实验结果表明，与原图相比，利用改进后方法得到的人脸图像的识别率均有提升，年龄估计的平均绝对误差均有所下降。在调光等级为40%、距离为1，2，3 m时，人脸识别率分别提升了3个百分点、19个百分点、25个百分点，年龄估计的平均绝对误差分别下降了1.20、2.99、2.00。同时，在研究中发现，当未增加图像增强算法的人脸图像灰度均值在50.18以上时，人脸识别与年龄估计效果较好。当低于该值时，则需要增加图像增强算法来提高人脸识别与年龄估计的精度。在增加图像增强算法后，当人脸图像灰度均值在56.61以上时，人脸识别与年龄估计效果较好且视觉效果和图像质量均更好。

视线追踪是一种人机交互技术，在学术界和工业界倍受关注。针对基于多项式回归的非侵入式系统注视点的精度平均误差较大的问题，提出一种基于视线水平偏移特征的眼动向量计算方法。该方法在准确提取人脸图像上虹膜中心和内眼角坐标的基础上，以内眼角坐标为基准点计算虹膜中心相对于内眼角坐标的偏移量，再通过偏移量计算水平眼动向量的权值，然后利用权值对左右眼的水平眼动向量分别加权合成新的水平眼动向量。采用哥伦比亚注视数据集的20名受试人员头部水平角度为0°的数据，在4个回归模型上对该方法进行实验验证。结果表明，与双眼平均眼动向量计算方法相比，该方法能进一步减小注视点水平视角误差、提升系统精度。

提出了一种基于瞳孔直径的视频显示终端(VDT)视觉舒适度评价方法。在3种光环境和5种VDT屏幕亮度下进行眼动实验,采集被试者瞳孔直径数据,并对每种条件下视觉舒适度进行主观评分。采用统计学分析方法,从性别、用眼习惯以及是否佩戴眼镜等方面系统研究被试者瞳孔直径变化与视觉舒适度间的对应关系。实验结果表明,与视觉舒适下的瞳孔直径相比,当因光环境较暗引起视觉不舒适时,被试者的瞳孔直径相对变化量为17.61%~24.55%,当因光环境较亮引起视觉不舒适时,被试者的瞳孔直径相对变化量为-6.12%~-12.45%,而当被试者处于视觉舒适状态下,瞳孔直径相对变化量为-2.14%~2.14%。这项工作对于VDT视觉健康评价标准的建立、健康光环境设计等具有重要意义。

提出了一种基于脉冲宽度调制(PWM)的红/绿/蓝/青/黄/暖白(R/G/B/C/Y/WW)6色发光二极管(LED)的白光光谱优化方法。该方法根据光谱叠加性原理,采用1931 CIE-XYZ三刺激值建立了G+WW,B+C,R+Y各混合光源色坐标与光通量贡献率ρG+WW(r1),ρB+C(r2),ρR+Y(r3)的函数关系,在不同光通量百分比r1,r2,r3下,通过优化遍历范围计算得到相关色温为2700, 4000, 5500, 7000 K时合成白光的最优显色指数Ra为96.4,97.0,97.3,97.4,并采用R/G/B/C/Y/WW 6色LED进行实验验证。结果表明:R/G/B/C/Y/WW LED模块可实现相关色温在2700~7000 K范围内的白光调节。当光通量设定为500 lm时,相关色温的最大相对误差为1.96%,一般显色指数Ra最大相对误差为1.24%,发光效率可达146.81~152.40 lm·W -1。

提出了一种基于脉冲宽度调制(PWM)的红/绿/蓝/暖白(R/G/B/WW) 四色发光二极管(LED)白光混合方法。该方法根据多基色混合白光光源相对光谱功率分布(SPD)符合线性叠加原理, 采用1931 CIE-XYZ三刺激值建立混合光中各光源色坐标与贡献率的关系。在优化目标显色性能最佳时, 建立混合光的光通量与占空比的函数关系, 并采用R/G/B/WW 四色LED进行实验验证。结果表明, R/G/B/WW LED模块可实现一般显色指数Ra在95以上、其最大相对误差为1.35%、相关色温在3 000～7 000 K、光通量为200～1 000 lm、发光效率在170～240 lm/W 范围变化的白光调节。

针对室内照明,提出了一种基于数码相机图像的眩光测量方法。系统推导了眩光源位置指数、立体角、眩光源平均亮度的解析表达式,采用自适应阈值方法提取眩光源轮廓信息,并对实际办公室照明场景的统一眩光评价指数(UGR)进行计算与分析。实验结果表明:由该方法计算的位置指数、立体角、眩光源平均亮度的平均相对误差分别为1.319%,4.296%,3.001%;当背景亮度为12.910 cd·m ^-2时,UGR的计算值为12.606,其相对误差为4.326%。该方法计算简单、精度高,易于硬件实现,可应用室内照明的眩光测试与分析,并为开发方便、快捷的眩光测试系统提供了理论支撑。

研究了一种基于高动态范围(HDR)图像的亮度测量方法。基于数码相机的感光特性及成像原理,采用Photosphere软件将一组低动态范围时间序列图像合成为HDR图像,获取该图像的灰度值并与经线性变换得到的3个刺激值RGB数据进行拟合,得到亮度的计算模型,并对3种背景亮度下标准色板各色块亮度进行计算。研究结果表明,3种背景亮度下计算得到的标准色板各色块的亮度平均误差在9.22%以内;随着背景亮度的降低,所有色块目标和彩色目标的亮度误差均减小,灰度目标的亮度误差在背景亮度适中时达到最小。