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...
人脸识别技术的最全研究!
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、归一化(取得尺寸一致,灰度取值范围相同的标准化人脸图像),几何校正、中值滤波(图片的平滑操作以消除噪声)以及锐化等。2.4人脸特征提取(1)简介人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像...
泊车辅助系统中的车位线自动检测与识别
但是传统的直方图均衡化中灰度变换函数运算与像素所处的位置无关,这种全局性处理的算法,具有算法简单、计算速度快等优点,但由于其对所有像素点都做同样的处理,忽略了图像的局部特征,这就导致经过直方图均衡的图像将丢失有用信息,给图像的去噪处理及边缘检测带来损失。因此本文采用对比度受限自适应直方图均衡法(CLAHE),通...
从IPhone X的Face ID深挖人脸识别的前世今生
对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。人脸图像特征点提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它...
探秘人脸识别技术|联想|算法|神经网络_网易订阅
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校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
关于人脸识别,这一篇齐活~
在金融、安防、零售领域分别开始了商业化探索成功发育出Face++Financial,Face++Security,Face++BI等垂直人脸验证解决方案,主要将人脸识别应用在互联网产品上,自己做研发,在美图秀秀、淘宝等互联网领域得到良好的应用,在金融领域的市场一直占据沙发前排阵营;2016年获得上亿元C轮融资,最后选择通过计算机视觉技术与NLP技术的结...
透雾摄像机透雾原理及应用前景分析
同时提供优化的对数直方图均衡处理和多种噪声滤波算法。它基于DSP的嵌入式硬件结构,具有尺寸小、功耗低、高性能的优点。且实时对图像处理,自动适应PAL制和NTSC制式视频图像。并具有极低的延迟,延迟时间不超过一帧,即PAL制视频延迟40ms,NTSC制式视频延迟33ms。同时,它还支持lcd液晶屏图全屏增强和局部窗口增强,局部增强...