当说谎时人们在想什么?浅析深度学习在微表情测谎中的工作原理
直方图均衡化,统一和提高每张图像的对比度更好的边缘检测。因此,图像既不会太亮也不会太暗太黑了。面部检测,使用正面人脸检测器。图像裁剪,只保留人脸的正面。平均滤波,消除不具代表性的像素。在这一步中,每个像素都是替换为其邻居的平均值,包括其自身的像素值。正常化/标准化,使像素强度保持在[1,...
简单说说人脸识别的原理
1.基于几何特征的方法人脸上的眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等,既是人们的共性,同时也是区分个体的关键(因为其大小、形状等不尽相同)。我们经常用面部的特征来描述个体,机器同样也可以做这件事。机器通过对图像处理,得到对这些图像的集合特征描述(比如根据你的鼻子的显著特点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等)...
关于车载视觉的优点和不足
为减小训练样本的类内差异,降低光照不同对训练结果的影响,采用直方图均衡化方法对样本进行预处理。本文选择的训练样本共3060幅,其中行人样本2100幅,非行人样本960幅;(2)样本特征提取:选用P.Viola等提出的类Haar特征作为行人检测的特征,该特征主要描述图像模式相邻区域的特征差异,可用积分图快速计算矩形区域的特...
【学术论文】基于灰度共生矩阵和BP神经网络的乳腺肿瘤识别
由于灰度共生矩阵反映了两个不同位置的像素的联合概率分布,当原图像灰度级为0~255时,灰度共生矩阵的大小为256×256,计算时间比较长,实际应用中,将图像灰度等级降为16级,对应灰度共生矩阵的灰度级设为16,并对等灰度曲线图像进行直方图均衡化处理。2.3提取特征数据在对乳腺肿瘤样本图像提取纹理特征之后,得到了关于能...
基于SOPC的人脸检测系统的设计
图像预处理对人脸检测有着很重要的作用,图像预处理主要由图像增强和噪声滤除,本文选用的是中值滤波是进行噪声滤除,中值滤波能有效的滤除图像中孤立的像素点,还能保护像素的边缘信息。图像增强主要采用直方图均衡化处理。本文通过PL调用了Xilinx公司的图像与处理的IP,通过PL对图像预处理能够节省系统的处理时间。
基于USB摄像头的高速图像采集技术
直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式,这样就增加了象素灰度值的动态范围,从而可达到增强图像整体对比度的效果(www.e993.com)2024年10月18日。使用MATLAB来实现直方图均衡化,设原始图像在(x,y)处的灰度为f,而改变后的图像为g,则对图像增强的方法可表述为将在(x,y)处的灰度f映射为g。在灰度直方图均衡化处理中对图像...
水下光学图像中目标探测关键技术研究综述
⑴基于直方图处理的水下图像增强高对比度的图像通常呈现灰度细节丰富且动态范围较大的特点,基于直方图处理的水下图像增强方法通过改善图像像素值的分布范围提高对比度,如直方图均衡化方法和直方图拉伸方法。直方图均衡化方法利用概率密度函数和分布函数拉伸和均衡直方图,对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法是较为成熟...
关于人脸识别,这一篇齐活~
基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。(2)原因系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度矫正、噪声过滤等图像预处理。(3)主要预处理过程人脸对准(得到人脸位置端正的图像),人脸图像的光线补偿,灰度变换、直方图均衡化、...
【学术论文】基于Haar小波和Log-Gabor变换的虹膜识别方法
得到虹膜归一化图像后,为了增大图像的对比度,得到清晰的虹膜纹理,便于特征提取,采用直方图均衡化来达到增强图像的效果,如式(4)所示:式中,N是图像像素的总数,N(rk)为图像出现灰度级为rk的像素数,k为灰度级数。使用该变换后输出的图像具有较宽的灰度动态范围和较强的对比度,效果如图5所示。
生物特征识别十大关键技术解析 -测控技术在线 自动化技术 CK365...
得到了分割后的特征区域后,有的生物特征识别方法需要在特征提取前对感兴趣区域进行增强,主要目的包括去噪和凸显特征内容。例如人脸和虹膜图像一般用直方图均衡化的方法增强图像信息的对比度;指纹一般用频域的方法得到脊线分布的频率和方向特征后进行纹路增强对于比较模糊的生物特征信号,可以考虑使用超分辨率的方法或者逆向滤波...