人脸识别图像处理技术及其应用‘best365官网下载最新版本免费版’

本文摘要：人脸布控系统迎击高密度人流量安全性管理　　针对高密度人流量区域的安全性管理，人脸布控系统以其短时间内构建多目标人脸捕捉、辨识检测的高效性能奠下了在行业领域不能代替的地位，不过，由于现阶段传统的监控系统大部分依旧不存在图像清晰度较低的缺失，以及不受光线、遮盖、年龄等因素的影响，导致系统在展开人脸识别过程时经常出现核对速度慢、对比结果不准确等，如何提高人脸识别的精准度沦为人脸布控系统深化其应用于价值的关键！　　基于人脸识别技术的较慢发展，现人脸布控系统在五谷丰登城市、交通、公安、金融、电力、司法、通信、酒店、展馆等行业已广泛应用，尤其是通关口岸，车站，地铁站，机场等人流密集区域。

人脸布控系统迎击高密度人流量安全性管理　　针对高密度人流量区域的安全性管理，人脸布控系统以其短时间内构建多目标人脸捕捉、辨识检测的高效性能奠下了在行业领域不能代替的地位，不过，由于现阶段传统的监控系统大部分依旧不存在图像清晰度较低的缺失，以及不受光线、遮盖、年龄等因素的影响，导致系统在展开人脸识别过程时经常出现核对速度慢、对比结果不准确等，如何提高人脸识别的精准度沦为人脸布控系统深化其应用于价值的关键！　　基于人脸识别技术的较慢发展，现人脸布控系统在五谷丰登城市、交通、公安、金融、电力、司法、通信、酒店、展馆等行业已广泛应用，尤其是通关口岸，车站，地铁站，机场等人流密集区域。人流量极大，在这些人员密集区域展开人脸布控，可实现抓捕嫌疑犯、通缉犯等功能，但是在实际应用于中，人脸识别技术本身还有待更进一步发展，尤其是对于动态的人脸检测，夜景环境下，传统的监控系统依旧不存在着大部分图像清晰度较低的情况。

现有的人脸识别方法对于人脸姿态变化、光照、表情、遮盖、年龄、模糊不清等一系列实际情况还须要进一步提高，另外，由于人脸识别技术的实际应用于实时性拒绝较为低，因此必须设计更加高效更加精确的辨识算法，以便较慢精准地辨识犯罪分子，确保社会的长治久安。　　常规的人脸识别流程为人脸检测、特征提取、人脸识别，在特征提取前再行对人脸图像展开预处理，能有效地的提升最后的辨识效率及准确度。

　　人脸图像预处理技术　　人脸图像预处理是基于人脸检测结果，对图像展开处置并最后服务于特征提取的过程。系统提供的完整图像由于受到各种条件的容许和随机阻碍，往往无法必要用于，必需在图像处理的早期阶段对它展开灰度校正、噪声过滤器等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要还包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。　　图像是人类获取信息、传达信息和传递信息的最重要手段。

利用计算机对图像展开除去噪声、强化、复原、拆分、萃取特征等的理论、方法和技术称作数字图像处理。　　数字图像处理技术早已沦为信息科学、计算机科学、工程科学、地球科学等诸多方面的学者研究图像的有效地工具。数字图像处理主要还包括图像转换、图像增强、图像编码、图像复原、图像修复、图像识别以及图像解读等内容。数字图像的边缘检测是图像拆分、目标区域辨识、区域形状萃取等图像分析领域十分最重要的基础，也是图像识别中萃取图像特征的一个最重要属性，边缘检测算子可以检查每个像素的邻域并对灰度变化率展开分析。

　　空域滤波按照空域滤波器的功能又可分成光滑滤波器和锐化滤波器。光滑滤波器可以用较低通滤波构建，目的在于模糊不清图像或避免噪声；锐化滤波器是用低通滤波来构建，目的在于特别强调图像被模糊不清的细节。

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