【正文】 強整個圖像的對比度，它是一種靈活并且是一種常見的直方圖修正技術。常用算法有均值濾波、中值濾波。在圖像處理中有 256級顏色等級，由 8bit表示。而且支持向量機訓練時間長，方法實現(xiàn)復雜，該函數(shù)的取法沒有統(tǒng)一的理論。常用的人臉識別的方法有多種。人臉識別的市場與人口數(shù)量是成正比的，這也從根本上決定了我國的高需求。 表 人臉識別研究 研究機構 研究人員 研究方向 清華大學 邊肇祈 KL變換 清華大學 彭輝 張長水 特征臉方法，提出利用類間散布矩陣作為產生矩陣，進一步降低了產生矩陣的維數(shù)，在保持識別率的情況下，大大降低了運算量。我們可以通過人的面部來判斷一個人的性別，年齡，種族。也 可以根據(jù)目擊證人的描述畫出犯罪嫌疑人的肖像，經過計算機合成人臉，對犯罪嫌疑人進行有效抓捕。它 的另一重要的價值在于它的實際應用。眾多生物特征的識別技術當中，人臉識別占了很大的比重，得到更多的研究與應用，原因在于人臉識別具有以下特點。在眾多生物特征的識別技術當中，人臉識別更為直接友好，方便，且更易接受，它具有非侵犯性，主動性等非常多的優(yōu)點，是一種較為理想的驗證身份的手段。 。例如，美國“ ”事件后，各個國家政府已然對反恐怖活動達成了的共識，加強機場的安全防務十分重要。如果同時應用人臉識別就會避免這種情況的發(fā)生。人臉識別是一個既古老又年輕的課題，說它古老是因為早在上個世紀，法國 Galton已經進行了研究。 南京理工大學 楊靜宇 奇異值分解方法 北京科技大學 王志良 人工心理，建立了以數(shù)學公式為基礎的心理學模型。美國國家標準技術局舉辦的 Face Recognition Test 2021 通過大量的人臉數(shù)據(jù)監(jiān)測表明，當前世界上人臉識別的精度已經超過人類的平均水平。 特征臉（ PCA） 特征臉方法是基于 KL變換的人臉識別方法， KL變換是圖像壓縮的一種最優(yōu)正交變換。圖像預處理最主要目的在于消除圖像之中無用的信息，恢復必要的真實信息，增加相關信息的可檢測性以及最大程度地化減數(shù)據(jù)，進而增強特征的抽取、 圖像的分割 、匹配以及識別的可靠性。圖像的灰度化轉換關系式為： BGRG r a y *1 4 *5 8 *2 9 ??? 圖 原圖像 圖 轉換后的灰度圖像 圖像增強是一種計算機的術語，它是將原本不清晰的圖像變得清晰或者令某些感興趣的特征變得明顯，亦或是減少不感興趣的特征，使圖像質量增強、豐 富信息量，加強圖像判別讀取和識別效果的圖像處理方法。 圖像對比度增強的方法可以分成兩類 : 。這樣才能有選擇性的增強或者讓圖像的灰度值在某貴低昂的范圍內。在處理之后，位于窗口正中的像素的灰度值，用窗口內各像素灰度值的中值代替。即濾波器輸入值大于閾值，輸出 1，小于閾值，輸出 0. 在空間域上進行濾波就是圖像和濾波器的沖擊響應函數(shù)進行卷積。例如，在下面的 1維數(shù)據(jù)中我們可以直觀地說在第 4與第5個點之間有一個邊界 : 除非場景中的物體非常簡單并且照明條件得到了很好的控制，否則確定一個用來判斷兩個相鄰點之間有多大的亮度變化才算是有邊界的 閾值 ，并不是一件容易的事。如上所述， 邊線 是雙重邊緣，這樣我們就可以在邊線的一邊看到一個亮度梯度，而在另一邊看到相反的梯度。經典的邊緣檢測方法，是通過對原始圖像中像素的某小 鄰域 構造邊緣檢測 算子 來達到檢測邊緣這一目的的。 羅盤算子是斯坦福大學的 Ruzon在 1999 年提出的一個新的算子，據(jù)實驗以及報道，性能超過 Canny算子。用濾波器與圖像進行卷積即可 : bx = abs(filter2(x_mask,a))。在灰度相近的區(qū)域內，這么做的結果使得該點的灰度值接近于 0。 (3) 主分量特征具有穩(wěn)定性。彈性圖匹配法將人臉用格狀的稀疏圖形描述，圖形中的每個節(jié)點用圖像位置的 Gabor 小波分解得到的特征向量標記，這些特征向量記錄人臉在該頂點位置的分布信息，稀疏圖的邊用連接節(jié)點的距離向量標記，表示連接關系 。馬爾可夫模型的特性主要用“轉移概率”來表示。 （ 2）作用函數(shù)模型 作用函數(shù)是反映下層輸入對上層節(jié)點刺激脈沖強度的函數(shù)又稱刺激函數(shù)，一般取為 (0,1)內連續(xù)取值 Sigmoid函數(shù) : ? ? ? ?xexf ?? 1/1 （ 3） （ 3）誤差計算模型 誤差計算模型是反映神經網(wǎng)絡期望輸出與計算輸出之間誤差大小的函數(shù)： ? ?2*2/1 ? ?? pipip OtE (4) itpi? 節(jié)點的期望輸出值； iOpi? 節(jié)點計算輸出值。s work can be a way to unwind. It is true for He Wenjun, whose workplace is right near the forest park. She discovered her athletic aptitude at the age of seven, when she began playing tennis. Then she turned to jogging, and she has persevered with it for 10 years. I e to jog almost every day after work, whenever I have time. I think jogging is good for my health. And for me, a girl, it helps me to achieve to eternal goal, to keep slim, He said. He says she prefers jogging alone, so she can focus better. She loves jogging, even during Beijing39。人臉識別理論研究進展，計算機輔助設計與圖形學學報， （ 2）：180184. [3].陳剛，戚飛虎，實用人臉識別系統(tǒng)的本征臉法實現(xiàn)，計算機研究與發(fā)展， 2021,2:171175 【 4】 W facial recognition Panoramic Research Inc,Palo Alto, CA,1966,Rep PRI:22. 【 5】 MithosseiniAR, Yan Hong, Lam etal,Human face images recognition:An aggregation approach, Computer Vision and Image Understanding, 1998,71(2):213230 【 6馮天瑾】，“神經網(wǎng)絡技術”，青島海洋大學出版社， 1994. 您好，為你提供優(yōu)秀的畢業(yè) 論文參考資料，請您刪除以下內容， O(∩_∩)O謝謝?。?！A national survey was recently launched to evaluate the eye health of Chinese children andteenag June 6, China39。 BP神經網(wǎng)絡基本原理 BP網(wǎng)絡模型處理信息的基本原理：輸 入信號 iX 通過中間節(jié)點（隱層節(jié)點）作用于輸出節(jié)點，經過非線性變換，產生輸出信號 kY ，網(wǎng)絡訓練的每個樣本包括輸入向量 X 和期望輸出量 t ，網(wǎng)絡輸出值 Y 與期望輸出值 t 之間的誤差，通過調整輸入節(jié)點與隱層節(jié)點的連接強度取值 ijW 和隱層節(jié)點與輸出節(jié)點之間的聯(lián)接強度 jkT 以及閾值，使誤差沿梯度方向下降，經過反復學習訓練，確定與最小誤差相對應的網(wǎng)絡參數(shù)（權值和閾值），訓練即告停止。在 HMM 中，節(jié)點表示狀態(tài)，有向邊表示狀態(tài)之間的轉移，一個狀態(tài)可以具有特征空間中的任意特征，對同一特征，不同狀態(tài)表現(xiàn)出這一特征的概率不同。但這種方法存在如下問題：對強烈的表情變化和姿態(tài)變化的魯棒性較 差；從圖像中抽取穩(wěn)定的特征比較困難，特別是特征受到遮擋時。這樣，就產生了一個由“特征臉”矢量張成的子空間，稱為“人臉子空間”或“特征子空間”，每一幅人 臉圖像向其投影都可以獲得一組坐標系數(shù)，這組坐標系數(shù)表明了人臉在子空間中的位置，因此利用特征臉方法可以重建和識別人臉。另一種為屋頂狀邊緣，邊緣處于灰度值由小到大再到小的變化轉折點處。0 0 0。另外 Canny 引入了非最大抑制概念，它是說邊緣定義為在梯度方向具有最大梯度值的點 在一個離散矩陣中，非最大抑制階梯能夠通過一種方法來實現(xiàn)，首先預測一階導數(shù)方向、然后把它近似到 45度的倍數(shù)、最后在 預測的梯度方向比較梯度幅度。這是因為大多數(shù)場合下，僅僅需要邊緣檢測器指出邊緣出現(xiàn)在圖像某一像素點的附近， 而沒有必要指出邊緣的精確位置或方向。 計算二階導數(shù) 其它一些邊緣檢測操作是基于亮度的 二階導數(shù) 。然而，在最近幾年，不明顯依賴于邊緣檢測作為預處理的 計算機視覺 處理方法研究取得了一些實質性的研究成果。因為在這一處理過程中，讓低頻信號全部通過，所以稱為低通濾波。它是基于圖像的這樣一種特性：圖像像素較多，面積較大的小塊構成，噪聲通常以對應的像素數(shù)較少的孤立點的形式存在。 直方圖均衡化算法分為三步 第一步是對給定的待處理圖像統(tǒng)計直方圖每個灰度級出現(xiàn)的次數(shù)，求出 ??rPr 第二步是累計歸一化的直方圖，根據(jù)得出的直方圖采用累積分布函數(shù)做變換，求出新的灰度? ? ? ???? rPrTS rkk 第三步是用新灰度值取代舊的灰度值，計 算新的像素值求出 ??sPs ，同時把灰度值相等或近似的合并 由圖 ，原圖像灰度值集中對比效果較差，經過處理過后的圖像直方圖方位擴大，分布稀疏部分壓縮，密集部分拉伸，突出細節(jié)，使對比增強，達到預期效果。平滑一般用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。而灰度圖像在保存基本特征的基礎上減少了信息的總量，便于計算 .RGB圖像就是彩色 M *N *3的數(shù)組， RGB即是代表紅、綠、藍三個通道的顏色，也就是圖像的三原色，這個標準幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色，是目前運用最廣的 顏色系統(tǒng) 之一。通常的實驗結果表明 SVM有 較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本（每類 300個），這在實際應用中往往是不現(xiàn)實的。如果大于閾值，則是同一人，如果小于閾值就認為不是同一人。 。 國內關于人臉自動識別的研究始于二十世紀 80年代，有了許多科研場所的理論，見表：中科院計算所，中科院自動化所，復旦大學等，并都取得了一定的成果 .國內的研究工作主要是集中在三大類方法的研究：基于幾何特征的人臉正面自姿態(tài)變化 人臉的傾斜，人臉朝向 人臉表情 喜 怒 哀 樂 甚至心情也會對面部圖像產生影響 年齡跨度 年齡的增長伴隨的皺紋等 成像條件 光照強度 攝像距離 拍攝方向及角度 裝飾 眼鏡 帽子或者項鏈的佩戴與否 遮擋 圖像采集過程中外部物體產生遮擋 動識別方法、基于代數(shù)特征的人臉正面自動識別方法和基于連接機制的人臉正面自動識別方法。 表 人臉識別過程中遇到的常見的問題 人臉是我們進行感情的表達和交流，同時也可以傳遞信息。如利用人臉識別系統(tǒng)和網(wǎng)絡，在全國范圍內搜捕逃犯。在學術研究領域上，它同模式識別，計算機視覺，生理學心理學及人工智能等方面的交叉可以促進發(fā)展?，F(xiàn)在比較常見的識別技術有虹膜識 別，指紋識別，靜脈識別，人臉識別等。因其具有這些特點，使它成為了計算機模式識別，人工智能識別的寵兒。人臉識別的過程只需要一個攝像頭，攝像機或手機也可以。美國維薩格公司的臉像識別技術在美國的兩家機場大顯神通，它能在擁擠的人群中挑出某一張面孔，判斷他是不是通緝犯。 信息安全。追溯到 20 世紀 50 年代，而當時的人們主要把它應用到社會心理學的領域。 中科院計算所與成都銀晨網(wǎng)訊與 2021年 5月聯(lián)合創(chuàng)立了國內首家專門從事面像識別核心技術研究與開發(fā)的實驗室。對于高清晰度的人臉識別，機器識別的準確率幾乎為百分之百。高維的圖像空間經過 KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。預處理過程大體有 數(shù)字化 、幾何變換、歸一化、平滑、復原和增強等幾個步驟。例如，消除照片中的劃痕， 改善光照不均勻的圖像，突出目標的邊緣等。 。 這種方法的一個缺點是它對處理的數(shù)據(jù)不加選擇，具體增強效果不易控制，它可能會增加背景雜訊的對比度并且降低 有用信號的對比度；變換后圖像的灰度級減少，某些細 節(jié)消失，處理的結果總是得到全局均衡化的直方圖；某些圖像，如直方圖有高峰，經處理后對比度不自然的過分增強。例如若窗口長度為 5，窗口中像素的灰度值為 70、 60、 2 1 150，則中值為120，原來窗口正中的灰度值是 220，現(xiàn)在變成了 120。濾波沖擊響應函數(shù)? ?yxH , 的卷積表達式為： ? ? ? ? ? ?? ? ????? x y yvxuHyxfvug 1,1, 其中 ? ?yxf , 為圖像 圖 24 平滑濾波效果 a)加入噪聲的圖像 b)濾波后的圖像 圖 25 銳化濾波效果圖 a)原灰度圖像 b)銳化后的圖像 邊緣檢測 邊緣檢測的定義 邊緣檢測是圖像處理和 計算機視覺 中的基本問題，邊緣檢測的目的是標識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點，它大幅度地減少了數(shù)據(jù)量并去除了認為不相關的信息，保留了圖像重要的結構屬性。實際上，這也是為什么邊緣檢測不是一個微不足道問題的原因之一。這樣如果圖像中有 邊線 出現(xiàn)的話我們就能在