54、面部特征提取与车牌检测识别技术解析

面部特征提取与车牌检测识别技术解析

在计算机视觉领域，面部特征提取和车牌检测识别是两个重要的研究方向。下面将详细介绍相关的技术方法和处理流程。

面部特征提取

在面部特征提取方面，提出了一种新颖的方法，用于检测面部特征以实现面部归一化和识别。

• 角点检测对比 ：Harris方法检测到的角点比所提出的方法更多，并且Harris角点分布在整个图像区域，而新方法仅在特征区域检测角点。通过计算每个观察特征的先验分布，并将其用作增强图来过滤Harris角点检测器的响应，能够在感兴趣区域实现更精细的角点检测，同时舍弃外部值。
• 处理效率 ：在传统的2.4 GHz英特尔奔腾4处理器上使用Matlab，每张面部图像大约需要3秒即可完成完整处理（检测、分析、识别）。不过，这并不代表Viola - Jones方法效率的极限，因为面部检测在概念上与其他面部处理步骤是不同的。面部检测的目的是找到单个面部在图像中的位置，它是任何自动面部处理系统中首要且必要的步骤。

车牌检测与字符识别

车牌检测与字符识别是实现车辆自动识别的关键技术，下面将详细介绍其处理流程。

1. 引言

车牌识别旨在构建一个完全自动化的系统，无需在授权车辆内安装额外设备，就能通过自动读取车牌来识别每辆车。尽管已经开发了众多用于静态图像或视频序列的技术，但仍存在诸如倾斜字符、旋转车牌以及不同车辆位置和车型导致的车牌位置差异等问题。

2. 噪声去除

字符识别软件需要处理因低质量相机、环境条件、