【正文】 模板下各對應(yīng)像素的灰度值；(c) 將這些灰度值從小到大排成一列；(d) 找出這些值里排在中間的一個(gè)；(e) 將這個(gè)中間值賦給對應(yīng)模板中心位置的像素。對圖像預(yù)處理的測試過程進(jìn)行描述如下：采用多張圖像進(jìn)行逐一測試，看這些圖片經(jīng)過處理后是否達(dá)到預(yù)期的效果，如高斯平滑的實(shí)現(xiàn)采用了模板操作，因此模板參數(shù)的選擇對其十分重要，先用圖片進(jìn)行測試來檢測平滑效果，如果效果不理想則繼續(xù)選擇模板參數(shù)，直至效果理想為止。然后從庫存中提取出該人相關(guān)的信息，并顯示出來。進(jìn)行中值濾波不僅可以去除孤點(diǎn)噪聲，而且可以保持圖像的邊緣特性，不會(huì)使圖像產(chǎn)生顯著的模糊，比較適合于實(shí)驗(yàn)中的人臉圖像。該設(shè)計(jì)中采用組內(nèi)方差和組外方差來實(shí)現(xiàn)二值化。在國內(nèi)，對于人臉識(shí)別技術(shù)的研究始于上世紀(jì)90年代，目前主要應(yīng)用在公安、金 融、網(wǎng)絡(luò)安全、物業(yè)管理以及考勤等領(lǐng)域。最后對歸一化的人臉圖像進(jìn)行特征提取，送入分類器進(jìn)行識(shí)別，最終獲得識(shí)別結(jié)果[2]。均衡化處理的步驟如下：(a) 對給定的待處理圖像統(tǒng)計(jì)其直方圖，求出(b) 根據(jù)統(tǒng)計(jì)出的直方圖采用累積分布函數(shù)做變換,求變換后的新灰度；(c) 用新灰度代替就灰度，求出，這一步是近似過程，應(yīng)根據(jù)處理的目的盡量做到合理，同時(shí)把灰度值相等或近似的合并到一起。由以上步驟可以看出，中值濾波的主要功能就是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，所以它對孤立的噪聲像素的消除能力是很強(qiáng)的。經(jīng)過測試之后，二值化使得該圖像一般由黑色區(qū)域和白色區(qū)域組成，有利于對特征的提??；而中值濾波即消除了噪聲又保持了圖像的細(xì)節(jié)，高斯平滑能有效的消除圖像噪音，提高了圖像質(zhì)量。如果分析在我們所確認(rèn)的范圍內(nèi)，我們就認(rèn)為該人就是我們所要找的。無論是直接獲取的灰度圖像，還是由彩色圖像轉(zhuǎn)換得到的灰度圖