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
Haar特征又称矩形特征,指的是一系列矩形构成的结构,这种特征结构简单,利于快速计算。图1(a)是四种基本结构的矩形特征。把矩形特征中自色区域像素灰度值减去黑色区域的像素灰度值就得到该矩形特征的特征值。图1(b)矩形特征在人脸检测中的应用,这些典型的矩形特征能够很好把人脸和非人脸区分开来。积分图能够快速算出H...
黑科技干眼检测仪,实现快速、安全干眼临床精准检查
眼球充血程度:“(HSV)色彩转换”根据饱和度亮度准确稳定分割出眼白,(a)(拉升)对图像进行“限制对比度”自适应直方图均衡化(CLAHE),(b)(膨胀)对均衡化的图像膨胀处理,(c)(做差)膨胀前后作差得到血丝图,求面积比(血丝面积/眼白面积)。专利:《一种人眼充血检测装置》...
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(www.e993.com)2024年10月18日。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...
汽车疲劳驾驶识别预警系统探秘
均衡化前的直方图均衡化后的直方图人脸检测人脸检测环节是人眼定位前的重要步骤。系统采用Adaboost算法,利用提供的样本训练和检测方法。首先采集样本,从已采集的样本集中训练出分类器,该分类器可以很好地区别出人脸和非人脸;在检测环节,加载待检图像帧至分类器中,通过对图像像素点的扫描,找到图像中包含的人脸,标定...
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...
5、生物特征信号增强技术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...
【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。