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门禁系统人脸采集检测识别系统算法

作者:admin 时间:2016-12-28 13:43

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 1 图像预处理
  图像采集设备采集到的人脸图像,庞博赌场-欧普斯赌场-四季赌场官网:因图像的采集设备、光照条件、人脸姿态位置等因素存在差异,所以采集到的图像可能会有各式各样的噪声,获取的图像若不经过处理,将干扰人脸识别的效果。因此,为了准确稳定地获取人脸特征,必须对图像进行规范化处理,消除噪声,修正失真。
  人脸图像预处理主要包括:几何规范化及灰度规范化。几何规范化是指通过把两眼瞳孔之间的距离作为系数比对整个图像进行平移、旋转、缩放,形成符合训练集的人脸图像标准。灰度规范化是改善图像质量,并将其灰度统一到给定的标准,一般包括灰度变换、直方图均衡化两个步骤。
  2 人脸检测
  AdaBoost是典型的集成机器学习方法。是针对同一个训练集训练不同的弱分类器,弱分类器识别率好于随机猜测的学习算法,所有迭代得到的弱分类器,并按照—定的权值叠加起来,得到一个强分类器。将多个强分类器连接起来,得到Adaboost级联分类器。通过一组样本的学习后,能够达到理想的识别率的学习算法。其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器。
  3 人脸识别
  主成分分析法(Principal Component Analysis PCA)是一种常用的基于变量协方差矩阵对信息进行处理、压缩和抽提的有效算法。PCA算法在降维和特征提取方面优势突出,在人脸识别领域得到了广泛的应用。
  PCA算法的原理是利用K-L变换抽取人脸的主要成分,构成特征脸空间,识别时将测试图像投影到此空间,得到一组投影系数,通过与各个人脸图像比较进行识别。利用特征脸法进行人脸识别的过程由训练阶段和识别阶段两个阶段组成。


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