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文档简介

1、北京工业大学硕士学位论文基于PCA的人脸识别方法研究姓名:刘洋申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:侯义斌;黄樟钦20090501 第3章图像的预处理与人脸榆测第3章图像的预处理与人脸检测预处理是模式识别过程中的一个重要的步骤。输入图像从实际景物转换成数字图像信息时,由于设备条件不同,如光照明暗程度以及设备性能的优劣等,往往存在噪声、对比度不够等缺陷。另外,距离远近、焦距大小等又使得人脸在整幅图像中的位置和大小不确定。为了保证提取的特征人脸在图像中的大小、位置和偏斜的不变性,以及对光照条件的不敏感性,必须在提取特征之前对图像做预处理的工作。人脸检测与定位作为人脸识别前的必备步骤,可以

2、有效的降低复杂背景、头饰、发型等因素对识别率的影响。所有这些工作在一定情况下,都可以提高人脸识别率。3.1人脸图像预处理算法图像在采集过程中,由于受光线等外部环境因素、摄像头和采集卡噪声等内部因素的影响以及在实际处理中需要突出感兴趣的信息,采集到的人脸图像并不能满足识别的要求,因此对输入图像的预处理是图像识别中非常重要的一步。预处理的目的是去除噪声和增强有用的信息,并对输入测量仪器或其他因素造成的退化现象进行补偿和复原。由于本文后续所采用的识别方法是基于K-L变换的PCA方法。因此,对输入图像的预处理更为重要。K-L变换作为一种图像的统计方法,图像中所有的像素都被赋予了同等的地位,同一张人脸在

3、不同的光照角度和强度下的差异反映到特征空间里会有较大的差异。因此角度、光照、尺寸和表情等因素的干扰会导致识别率的急剧下降。3。1.1图像灰度化处理图像一般可以分为彩色图像和灰度图像。彩色图像的像素点是由R(红色、G(绿色、B(蓝色三元色混合而成,不同含量的RGB组成不同的颜色。灰度图像则是只含有亮度信息,不包含彩色信息的图像,且亮度是连续变化的,要表示灰度图像就需要把图像的亮度值进行量化。通常划分为0到255共计256个灰度级别。O表示最暗(全黑,255表示最亮(全白。利用彩色图像的颜色信息进行识别往往会受到复杂背景(特别是肤色背景的影响,存在很多缺陷。然而灰度图像则易于处理,且大多数经典的图像处理方法都

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