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        動態人臉識別

        編號: 型號:M5209-GH 日期:2018-12-15 16:46:26 人氣:494 評論:0 標簽:

        動態人臉識別顧名思義,就是運動中人臉的識別。我不用開源視覺庫OPENCV,因為OPENCV中的人臉識別相當耗時,如果在某些嵌入式系統中,顯然運行不流暢。其實還有其他的簡單的方法可供使用



        看到運動一詞,我第一反應時使用幀間差分,何為幀間差分,圖像相鄰兩幀經過灰度,二值化,幀間差分后輪廓明顯、清晰,這有利于我們進行下一步的圖像處理。經幀間差分后,進行2D直方圖投影后,直方圖的分布規律,直方圖的優點,處理簡單,特征明顯,而且人臉輪廓分布規律清晰可辨;對直方圖進行分布統計后,初步得到的矩形區域,這個就是粗略的人臉區域。經過上面的簡單處理,雖然人臉區域已經初現端倪,但是這個區域波動性很大,準確性不高,不適合進行人臉識別。因為2D直方圖的投影還有許多噪聲,這影響了我們的分布統計結果,從而得到了又較大誤差的人臉區域,如何削弱或者去掉噪聲呢?由于噪聲點都是比較分散、細小的,所以我們選擇圖像形態學處理進行圖像處理。何為圖像形態學處理,老規矩,自己百度去。下面是進行形態學處理后的2D直方圖效果,可以明顯看出經過形態學處理的圖像,噪聲明顯減少,人臉區域識別準確性大大提高。。。其中形態學處理占用的處理時間較其他圖像識別處理方法少,特別適合在嵌入式系統中使用。



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