面向人脸表情分析的人脸图像正脸化方法

在人脸表情分析过程中,头部姿态变化常会引起人脸信息的不对称,传统上仅对人脸图像进行裁剪和对齐的相关操作难以得到对姿态鲁棒的特征。为获取人脸结构化的特征,提出了一种人脸图像正脸化处理方法。该方法将检测到的人脸关键点映射到新的二维空间进行关键点的正脸化,将正脸化后的关键点还原到原始图像中作为新关键点,通过移动最小二乘法指导图像由原始关键点向新关键点变形,得到正脸化后的人脸图像。在公共的RAF-DB和ExpW人脸表情数据集上,采用上述处理方法对人脸图像进行预处理,并在VGG16和ResNet50深度学习网络中进行人脸表情分类任务的模型训练,用分类任务的准确率来评估文中正脸化方法对人脸表情分析的有效性。实验结果表明,该方法在人脸表情分析方面优于深度学习中传统的预处理方法,并且可以有效提高人脸的信息质量。     

基于改进的二值形态学人脸识别算法

针对人脸检测识别中存在的识别率低、图像易受光照、亮度等因素影响问题,提出了一种肤色检测算法与二值形态学处理算法相融合的人脸识别算法。首先对捕捉到的图像进行YCrCb模型检测减少图像中亮度的影响,运用HSV模型检测算法降低光照对图像的影响;然后将得到的检测图像转换为二值图像,进行二值形态学去噪处理;最后得到了人脸识别图像。实验结果表明,所提出的算法对于不复杂、较为复杂和复杂人脸图像的检测识别率分别达到了98.6%、93.3%和90%。     

人脸识别技术的探讨和研究

文章从人脸识别技术原理、图像预处理、人脸检测、椭圆拟合等方面对人脸识别技术进行了介绍。对人脸图像的灰度化、二值化及图像的预处理过程进行了阐述,并以肤色分割方法进行去噪声、开启运算、连通域处理后的图像进行椭圆拟合,最终实现对人脸的检测和识别。     

一种去除人脸图像中的眼镜的方法

在人脸识别中,眼镜作为人脸上常见的遮挡物对人脸图像的识别率有很大的影响。该文提出了一种去除人脸图像眼镜的方法。利用二维广义主成分分析(2DIMPCA)算法对戴眼镜的人脸进行重建,通过与输入的原始人脸图像的对比,经过二值化运算,提取出眼镜遮挡区域;通过误差迭代的方式对图像进行误差补偿,合成最终的无眼镜的人脸图像。实验结果表明,该算法可以得到比较自然的无眼镜人脸图像,优于传统的PCA方法。     

基于边缘检测的红外图像二值化算法

提出一种基于形态学边缘检测的红外图像二值化算法。结合边缘检测、自适应形态学边缘增强方法对图像进行处理,使得二值化结果有效地保留红外图像的边界特征,试验结果证明该方法是一种有效、实用的图像二值化方法。     

基于图像传感器的电子元件外形缺陷检测系统

针对目前人工检测电子元件外形缺陷的不足,研究了图像处理技术,并以晶振为例,设计了基于图像传感器的电子元件外形检测系统.首先对电子元件准确定位,由CMOS图像传感器采集元件外形的图像信息,并采用全局阈值分割法,用硬件完成图像的二值化处理.单片机将得到的二值化数据逐行扫描,并进行分析与比较,以判断该元件是否存在缺陷.实验表明该方法的检测精度可达到±0.039 mm,满足测量的需求,可解决人工检测的不足.     

一种对ICT复杂图像进行二值化处理的方法

比较、评价了各种经典的图像二值化方法对ICT图像二值化处理的效果。综合分析及实践发现，实验法、大津法不适用于对ICT图像进行二值化分割；而迭代法、边缘检测阈值法、加权边缘检测阈值法对ICT图像二值化分割效果不好。直方图法处理的效果稍好，但它仍将非常接近背景灰度的目标物部分错误划分为背景。提出“背景法”、直方图法与背景法结合的改进方法，可对ICT断层图像进行较理想的二值化分割。     

一种新的基于先验知识的一维条码二值化算法

火车票智能识别包含条形码识别,需要将条形码处理成二值图像,而扫描图像一般比较模糊,用传统的处理步骤和算法得到的效果并不理想。在充分研究条形码的基础上提出了一种基于先验知识的条码二值化算法,可以直接得到用来识别的条码的二值化图像．对于模糊或对比不明显的条码得到的二值化图像比传统算法更精确,更接近原图。实验表明该算法可以有效的得到二值化图像,并且结果令人满意。     

基于图像处理的同轴误差在线检测方法的研究

针对同轴度误差测量,提出一种基于图像处理的测量方法。通过对工件图像进行灰度均衡化处理、二值化处理和Sobel算子进行边缘检测,获得图像轮廓点的像素值;利用直线拟合的方法得到工件图像轮廓的轴线方程,将其与基准的直线方程对比,得出工件的同轴度误差。同时,对标准件做试验,验证了其检测精度,证实了其可行性。     

基于机器视觉的纸病检测

针对纸病会影响纸张的外观和使用性能的现象,对基于机器视觉的纸病检测方法进行了研究。分析了黑斑、亮斑、褶皱的图像特征。通过图像去噪、灰度分析、阈值分割、图像二值化实现了黑斑亮斑的检测;再通过边缘检测、图像二值化、形态学处理及Hough变换完成对褶皱的检测。