【正文】 率密度分布圖像經(jīng)過(guò)變換后具有均勻灰度概率分布的直方圖。 直方圖均衡化的有點(diǎn)是對(duì)于背景和前景都太亮或者太暗的圖像非常有用，能自動(dòng)增強(qiáng)整個(gè)圖像的對(duì)比度，它是一種靈活并且是一種常見(jiàn)的直方圖修正技術(shù)。 該方法可以增強(qiáng)圖像對(duì)比度，突出細(xì)節(jié)。它同時(shí)對(duì)干擾脈沖有良好的抑制作用并可以在一定程度上克服線性濾波所帶來(lái)的圖像細(xì)節(jié)模糊，而且它對(duì)圖像掃描噪聲非常有效。 中值濾波的步驟： （ 1） 將待處理在圖中漫游在模板中，使模板中心與圖中某個(gè)像素位置重合； （ 2） 當(dāng)模板 處于某一位時(shí)，讀取模板下各對(duì)應(yīng)像素的灰度值； （ 3） 將灰度值從小到大排成一列； （ 4） 找出灰度值的中間值； （ 5）將這個(gè)中間值賦給對(duì)應(yīng)模板中心位置的像素。 一般令圖像經(jīng)過(guò)一個(gè)二維低通的數(shù)字濾波器，使高頻信號(hào)衰減?；诓檎业姆椒ㄍㄟ^(guò)尋找圖像一階導(dǎo)數(shù)中的最大和最小值來(lái)檢測(cè)邊界，通常是將邊界定位在梯度最大的方向。 檢測(cè)邊緣 如果將邊緣認(rèn)為是一定數(shù)量點(diǎn)亮度發(fā)生變化的地方，那么邊緣檢測(cè)大體上就是計(jì)算這個(gè)亮度變化的導(dǎo)數(shù)。 通常用 拉普拉斯算子 或非線性微分方程的零交叉點(diǎn)。這實(shí)質(zhì)上是亮度梯度的變化率。 ②增強(qiáng) :增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的 變化值。 邊緣檢測(cè)的實(shí)質(zhì)是采用某種 算法 來(lái)提取出圖像中對(duì)象與背景間的交界線。這個(gè)方法使用不同的閾值去尋找邊緣。 一個(gè)獲得亞點(diǎn)精度邊緣的改進(jìn)實(shí)現(xiàn)是通過(guò)檢測(cè)梯度方向上二階方向梯度的過(guò)零點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)的 : 它在梯度方向的三階方向梯度滿足符號(hào)條件 其中 Lx, Ly ... Lyyy 表示從使用高斯核平滑原始圖像得到的尺度空間表示 L 計(jì)算出的偏微分。% horizontal kx=1。1 2 1]/8。邊緣存在于目標(biāo)、背景和區(qū)域之間，所以，它是圖像分割所依賴的最重要的依據(jù)。 邊緣檢測(cè)的主要工具是邊緣檢測(cè)模板。如果圖象的邊緣是水平方向的，我們可以用梯度是垂直 方向的模板 檢測(cè)它的邊緣。 通過(guò)人臉向量向特征子空間作投影得到的向量稱之為主分量或特征主分量。現(xiàn)在還出現(xiàn)了很多其他子空間的人臉識(shí)別方法，如借鑒 SVM 的 Kernel 方法， PCA， IDA 等都被擴(kuò)展到 Kernel PCA 和 Kernel ICA 等等。因此一般不單獨(dú)利用基于幾何特征的方法進(jìn)行人臉識(shí)別，而是和其他方法結(jié)合使用。 基于支持向量機(jī)的方法 支持向量機(jī) (Support Vector Machine 簡(jiǎn)稱 SVM)的方法，起源于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，它研 究如何構(gòu)造學(xué)習(xí)機(jī)，實(shí)現(xiàn)模式分類問(wèn)題。由于 HMM 是一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)于同一特征序列，可能會(huì)對(duì)應(yīng)于許多狀態(tài)序列，特征序列與狀態(tài)序列之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系是非確定的。用向量 T 表示，從而訓(xùn)練集可以表示為 ? ?200,1| ??iTi ， 200 幅人臉圖像的平均人臉圖像為 ??? Mi iT12021? 從而得到每張人臉圖像 iT 與平均人臉 ? 的差值 i? 200,1, ????? iT ii ? 則協(xié)方差矩陣為 ??? ???? ? AAC nn n1101 其中， ? ?nA ???? , 21 ? 大小為 10010000? 。此時(shí)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即能對(duì)類似樣本的輸入信息，自行處理輸出誤差最小的經(jīng)過(guò)非線形轉(zhuǎn)換的信息。最上面一層稱為輸出層，在我們的例子中只包含 10個(gè)單元，用以輸出與每一組輸入數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的分類信息0任何一個(gè)中間層單元接受所有輸入單元傳來(lái)的信號(hào)，并把處理后的結(jié)果傳向每一個(gè)輸出單元，供輸出 層再次加工，同層的神經(jīng)元彼此不相聯(lián)接，輸入與輸出單元之間也沒(méi)有直接聯(lián)接。s annual National Day for Eye Care, the China Youth Development ServiceCenter and Zhejiang Medicine, a leading listed Chinese pharmaceutical pany, jointlyannounced the kickoff of the about one month, a questionnaire piled by top eye care medical experts in China willbe distributed through multiple online partners, including m, as well asthrough offline survey events held in universities, middle schools and primary schools acrossthe report will be released based on the survey statistics and analysis, and most importantly,guidelines for parents and youth on how to care for the eyes and prevent myopia — agrowing problem in China39。s Pink Revolution, an annual campaign that seeks to raise awareness and funds for breast cancer research, the hotel recently announced. A major sponsor of the campaign for three years in a row, Conrad Macao has pledged to donate a portion of its proceeds to the fund, includ ing those collected from selling its popular bear and rubber duck merchandise, in limited pink editions. Pink is the theme for floral arrangements and decorations in the hotel in October. In addition, on Fridays that month, members of the management and staff will add something pink to their uniforms, regular s and handwritten guest cards. Breast cancer is the most prevalent type of cancer among women in Hong Kong and is also of significant concern in Macao and around the。s behaviors to care for eyes, basedon the timely and factual statistics the survey series of followup events will also be held in six cities, including Jinan in Shandongprovince, and Changsha in Hunan province, to educate people on how to care for eyes afterthe survey started. More and more Chinese are jogging to get and stay fit. Most joggers will run alone, but some will jog with friends or even coaches. The Beijing Olympic Forest Park is one of the most popular spots. It is packed with runners in the afternoon, usually after work, and at weekends. Jogging after a whole day39。 模型中有 p 個(gè)單元，即為 p 個(gè)主成分，令 s 表示 100 張訓(xùn)練照片的編號(hào)，100,2,1 ??s 。 （ 1）節(jié)點(diǎn)輸出模型 隱節(jié)點(diǎn)輸出模型： ? ?jiijj XWfO ?? ?? * (1) 輸出節(jié)點(diǎn)輸出模型： ? ?? ?? kjjkk OTfY ?* (2) f 非線形作用函數(shù)； ? 神經(jīng)單元閾值。 計(jì)算主成分 計(jì)算特 征值 m??? ??? ?21 及對(duì)應(yīng)的 特征 向量 mUUU , 21 ? ，其中? ?njjjj UUUU , 21 ?? ，由特征向量組成 m 個(gè)新的指標(biāo)變量 ???????????????????~~22~11~2~222~1122~1~221~1111nnmmmmnnnnxUxUxUyxUxUxUyxUxUxUy???? 式中， 1y 是第一主 成分， 2y 是第一主成分，?， my 是第一主成分。 隱馬爾可夫模型最初用于一維的語(yǔ)音信號(hào)，為了把 HMM 應(yīng)用于二維的圖像，需要在圖像上取一個(gè)采樣窗口，該窗口的寬度就是圖像的寬度，高度可能只有幾個(gè)像素，然后將其在圖像上由上至下滑動(dòng)，相鄰窗口之間允許重疊，這樣就把人臉垂直分成了五個(gè)區(qū)域：前額，眼睛，鼻子，嘴巴，下顎，然后用一個(gè)五狀態(tài)的 HMM 模型來(lái)表達(dá)人臉。 而這種非線性變換是通過(guò)定義適當(dāng)?shù)膬?nèi)積函數(shù) (即核函數(shù) )來(lái)實(shí)現(xiàn)的。該方法使用一種基于動(dòng)態(tài)鏈接結(jié)構(gòu)的彈性匹配法來(lái)定位人臉，并根據(jù)已有人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配識(shí)別。 基于幾何特征的人臉識(shí)別方法 基于幾何特征的方法，有時(shí)也稱為結(jié)構(gòu)匹配方法，是早期的人臉識(shí)別方法 [6,7]，該方法常采用的幾何特征有人臉的五官如眼睛、鼻子、嘴巴等的局部形狀特征，臉型特征以及五 官在臉上分布的幾何特征。 (2) 對(duì)于任何屬于樣本空間的人臉模式都有唯一的主分量特征與之相對(duì)應(yīng)。方向的，我們可以用模板檢測(cè)它的邊緣。 模板的作用是將右鄰點(diǎn)的灰度值減去左鄰點(diǎn)的灰度值作為該點(diǎn)的灰度值。 邊緣檢測(cè)和區(qū)域劃分是圖像分割的兩種不同的方法，二者具有相互補(bǔ)充的特點(diǎn)。 定義好濾波器后，我們就開(kāi)始分別求垂直和豎起方向上的梯度圖像。% vertical kx=1。滯后門檻也可以用在這些 差分邊緣片斷。一旦找到了一個(gè)開(kāi)始點(diǎn)，我們?cè)趫D像上逐點(diǎn)跟蹤邊緣路徑，當(dāng)大于門檻下限時(shí)一直紀(jì)錄邊緣位置，直到數(shù)值小于下限之后才停止紀(jì)錄。圖像灰度的變化情況可以用圖像灰度分布的梯度來(lái)反映，因此我們可以用局部圖像 微分 技術(shù)來(lái)獲得邊緣檢測(cè) 算子 。 邊緣增強(qiáng) 一般是通過(guò)計(jì)算梯度 幅值 來(lái)完成的。另一方面，二階導(dǎo)數(shù)中的峰值檢測(cè)是 邊線 檢測(cè)，只要圖像操作使用一個(gè)合適的尺度表示。 已發(fā)表的邊 緣檢測(cè)方法應(yīng)用計(jì)算邊界強(qiáng)度的度量，這與 平滑濾波 有本質(zhì)的不同。在這個(gè)例子中，我們的數(shù)據(jù)是一行不同點(diǎn) 亮度 的數(shù)據(jù)。 屬性 邊緣可能與 視角 有關(guān) 也就是說(shuō)邊緣可能隨著視角不同而變化，典型地反映在場(chǎng)景、物體的幾何形狀一個(gè)將另一個(gè)遮擋起來(lái)，也可能與視角無(wú)關(guān) 這通常反映被觀察物體的屬性如表面紋理和表面形狀。理想低通濾波器的傳遞函數(shù)： ? ? ? ?? ???? ???00,0 ,D,1, DvuD DvuyxH 其中， 0D 為指定的閾值， ? ?vuD, 為濾波器的輸入值， ? ?vuH , 為濾波器的輸出值。中值濾波能讓與周圍像素灰度值的差比較大的像素改取與周圍像素值接近的值，它不是簡(jiǎn)單的取均值，所以產(chǎn)生的模糊比較少，在出去噪聲點(diǎn)的同時(shí)不會(huì)使圖像變得模糊，能夠保持圖像的分布特性，能濾去圖像中的高頻或低頻。 中值濾波采用像素插值的方法，在一維的情況下，中值濾波器是一個(gè)含有 奇數(shù)個(gè)像素的采樣窗口，進(jìn)行排序。平滑技術(shù)是平滑消除圖像中隨機(jī)噪聲的技術(shù)。在實(shí)際中為了使直方圖成為某個(gè)特定的圖形，需要對(duì)其進(jìn)行變換處理。 直方圖均衡化是 圖像處理 領(lǐng)域中利用圖像直方圖對(duì)對(duì)比度進(jìn)行調(diào)整的方法。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計(jì)差 值法等。也就是直接對(duì) 像素進(jìn)行處理。如圖所示， 圖 RGB色彩空間圖 RGB 顏色空間雖然可以完整的描述顏色信息，但信息量卻 極為龐大，減低了系統(tǒng)運(yùn)行的速度，所以在處理圖像時(shí)，通常把 RGB圖像轉(zhuǎn)換為 8bit的灰度圖像或 1bit的黑白圖像，也就是圖像的灰度化和二值化【 16】，這樣及保存了圖像的基本特征信息，又降低了信息的儲(chǔ)存量。由于 M 、 N 和 b 三者的相乘的結(jié)果決定了一幅圖像在計(jì)算機(jī)中的存儲(chǔ)量，因此在存儲(chǔ)量固定的條件下需要根據(jù)圖像的有差異的性質(zhì)來(lái)選擇適合的 M 、 N 和 b 值，以達(dá)到最佳的處理效果。是在圖像分析過(guò)程中，對(duì)輸入的圖像進(jìn)行特征的抽取、分割和匹配之前所 進(jìn)行的處理。 彈性圖匹配 彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對(duì)于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，并采用屬性拓?fù)鋱D來(lái)代表人臉，拓?fù)鋱D的任一頂點(diǎn)均包含一特征向量，用來(lái)記錄人臉在該頂點(diǎn)位置附近的信息。這種算法識(shí)別迅速，占用的內(nèi)存小，但識(shí)別的準(zhǔn)確率較低。 人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)就是 實(shí)現(xiàn)人臉自動(dòng)提取采集，從攝像機(jī)視野或圖片內(nèi)的復(fù)雜背景圖像中自動(dòng)提取 檢測(cè)提供的圖 像是否存在人臉，如果存在進(jìn)行人臉的預(yù)處理