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人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。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,打卡机,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、化、几何校正、滤波以及锐化等。
面部识别考勤机 在人脸识别中,由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间,任何一幅人脸图象(减去平均人脸后)都可投影到该子空间,得到一个权值向量。计算此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离,取距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。人脸本质上是 3D 空间中的一个表面,所以原则上用 3D 模型能更好地表征人脸,特别是处理人脸的各种变化,手机打卡机,如姿势、光照等。 Blanz 等人提出了一种基于 3D 形态模型的方法,公司打卡机,该方法将形状和纹理用模型参数编码,同时提出了一个能从单张人脸图像还原模型参数的算法。形状和纹理参数可用来进行人脸的识别。为了处理由于这些参数导致的图像之间差异的极端情形,通常是预先产生一个通用的模型。而进行图像分析时,给定一张新的图像,一般的做法是用通用模型去拟合新的图像,从而根据模型来参数化新的图像。
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