提出了一种能提高人脸识别鲁棒性的图像预处理方法,即基于平均模板的图像纠正算法ICBAT.该算法通过将人脸图像与平均模板进行比较,利用两者的差值构造权值,用此权值对人脸图像加权纠正以减少由光照引入到人脸图像中的亮斑和阴影.实验表明该ICBAT算法能大幅度降低人脸识别算法对表情和光照变化的敏感性,而且能大幅度提高人脸识别算法对训练样本数的非依赖性.