URHand पहला सार्वभौमिक प्रकाश व्यवस्था हाथ मॉडल है जो विभिन्न दृष्टिकोणों, मुद्राओं, प्रकाश व्यवस्था और पहचानों के बीच सामान्यीकरण कर सकता है। इस मॉडल का उपयोग मोबाइल फोन से ली गई छवियों के साथ कम शॉट्स के माध्यम से वैयक्तिकरण किया जा सकता है, और यह नई प्रकाश स्थितियों में यथार्थवादी प्रतिपादन प्राप्त कर सकता है। तंत्रिका नेटवर्क बहु-दृष्टिकोण हाथ छवि प्रकाश व्यवस्था के आधार पर, हमने एक शक्तिशाली सार्वभौमिक प्रकाश व्यवस्था पूर्वानुमान बनाया है। हमने एक तंत्रिका रेन्डरर प्रस्तुत किया है जो स्थानिक रूप से परिवर्तनशील रैखिक प्रकाश व्यवस्था मॉडल को अपनाता है और भौतिकी से प्रेरित छाया को इनपुट विशेषता के रूप में उपयोग करता है। गैर-रैखिक सक्रियण और पूर्वाग्रह को हटाकर, हमारे विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए प्रकाश व्यवस्था मॉडल ने स्पष्ट रूप से प्रकाश संचरण की रैखिकता को बनाए रखा है। हमने भौतिकी-आधारित मॉडल और तंत्रिका प्रकाश व्यवस्था मॉडल के संयुक्त प्रशिक्षण को भी पेश किया है, जिससे निष्ठा और सामान्यीकरण प्रदर्शन में और सुधार हुआ है। बड़े पैमाने पर प्रयोगों से पता चलता है कि हमारी विधि गुणवत्ता और सामान्यीकरण क्षमता दोनों के मामले में मौजूदा विधियों से बेहतर है। हम यह भी दिखाते हैं कि अज्ञात पहचानों के लिए मोबाइल फोन से तेजी से वैयक्तिकरण कैसे किया जाए।