48、提升特征脸效率的研究与实践

提升特征脸效率的研究与实践

1. 特征脸识别系统概述

在人脸识别过程中，采用特征脸方法。为识别未知图像，需按特定方式自动裁剪人脸，测试和训练图像在识别前都要进行相同的裁剪和预处理。具体步骤如下：
1. 图像预处理
- 裁剪人脸 ：依据特定规则自动裁剪人脸，确保测试和训练图像的一致性。
- 特征投影 ：将测试图像投影到训练时计算出的人脸空间（特征空间），用特征脸系数表示。
- 相似度测量 ：通过计算测试样本与训练样本之间的相似度距离来识别测试样本，相似度测量是基于两个向量间的距离度量。
2. 图像增强技术
- 直方图均衡化 ：重新分布像素的强度值，使强度分布均匀。
- 对称化处理 ：从对象的对称部分恢复另一部分，可用于恢复人脸阴影或遮挡部分。具体操作是先找到眼睛周围的边界框，构建中心线，计算脸部两侧的亮度，比较左右两侧亮度与阈值比率，若超过阈值则将最亮一侧复制到最暗一侧。但对称化处理的效果依赖于中心线的精确确定，而不良光照、姿势变化和面部表情等因素会增加确定中心线的难度。
3. 图像归一化
- 调整图像大小 ：将提取椭圆后的图像调整为预定义的标准大小，使用双线性插值等方法。
- 图像对齐 ：利用检测到的特征点（如眼睛）自动对齐图像，提高识别率。