histogram_analysis

El análisis del histograma de luminosidad detecta imágenes con iluminación deficiente que comprometerían la calidad del liveness y face match.

When to use

Aplicar junto con laplacian_variance en el pipeline de validación de calidad de cada frame.

Instructions

1. Convertir a HSV: hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
2. Extraer canal V: v_channel = hsv[:,:,2]
3. Percentiles: p5 = np.percentile(v_channel, 5), p95 = np.percentile(v_channel, 95)
4. Sobreexposición: si >10% píxeles con V>250 → OVEREXPOSED.
5. Subexposición: si >10% píxeles con V<20 → UNDEREXPOSED.
6. Devolver { quality_issues: [], brightness_mean: float, contrast_score: float }.

Notes

• Proporcionar feedback en tiempo real: "Mejora la iluminación", "Reduce el brillo".
• Iluminación artificialmente perfecta puede indicar spoofing de pantalla.