【導(dǎo)讀】當(dāng)前模式識(shí)別和人工智能領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本軟件主要用到的圖像處理技術(shù)是：光線補(bǔ)償、高斯平滑和二。在識(shí)別前，先對(duì)圖像進(jìn)行補(bǔ)光處理，再通過膚色獲得可能的臉部區(qū)域，最。提取特征值和識(shí)別等操作。經(jīng)過測(cè)試，圖像預(yù)處理模塊對(duì)圖像的處理達(dá)到了較好。的效果，提高了定位和識(shí)別的正確率。二人臉識(shí)別技術(shù)的研究意義------------------------------------------------------------1. 第二章系統(tǒng)的需求分析和方案選擇---------------------------------------------------------5. 第一節(jié)可行性分析------------------------------------------------------------------------------5. 一應(yīng)用程序的功能需求分析------------------------------------------------------------6. 一設(shè)計(jì)方案原則的選擇------------------------------------------------------------------7

　　

【正文】 個(gè)工作的主要目的是將圖像的特征一步一步顯現(xiàn)出來。 （ 2） 編碼實(shí)現(xiàn)： ① 編輯菜單 IDR_MAINFRAM，在菜單“預(yù)處理”中添加一子菜單項(xiàng)，命名為“實(shí)現(xiàn)圖像對(duì)比度增強(qiáng)”，并將其 ID 設(shè)為 ID_READY_ContrastEnhance。 ② 類 CFaceDetectView 中添加“實(shí)現(xiàn)圖像 對(duì)比度增強(qiáng)”菜單項(xiàng)的事件處理程序，其代碼如下； lOffset = (i, j, gwBytesPerLine)。 獲取圖像灰度增強(qiáng)函數(shù) int state=IncreaseContrast(ZFT[k][k1], 100)。 顯示灰度增強(qiáng)后的圖像 *(lpData + lOffset ) = state 。 *(lpData + lOffset+1) = state 。 *(lpData + lOffset+2) = state 。 其中 IncreaseContras（）函數(shù)是實(shí)現(xiàn)圖像對(duì)比度增強(qiáng)的關(guān)鍵函數(shù)，該根據(jù)參數(shù) n 來調(diào)節(jié)對(duì)比度， n 越大，對(duì)比越強(qiáng)烈，其核心是： 如果 數(shù)據(jù)很小，設(shè)置為 0 if(pByte=Low) return 0。 獲得 中間數(shù)據(jù)， 并 進(jìn)行對(duì)比增強(qiáng)處理 else if ((LowpByte)amp。amp。(pByteHigh)) return int(((pByteLow)/Grad))。 如果 數(shù)據(jù)很大，設(shè)置為 255 else return 255。 ③ 效果圖 圖 46 對(duì)比度增強(qiáng)效果圖 第三節(jié) 編程時(shí)的問題解 決 光線補(bǔ)償 由于要改變每一個(gè)像素的亮度，開始，我通過對(duì)數(shù)幅圖像使用一個(gè)固定的值進(jìn)行測(cè)試，得到的效果都滿理想，但是當(dāng)對(duì)更多的圖像處理時(shí)，該固定值就出現(xiàn)了明顯的不足，最后不得不采用全局統(tǒng)計(jì)的方法，才能得到比較理想的效果。 高斯平滑 高斯平滑用于消除圖片噪音，為了實(shí)現(xiàn)此功能，我們使用了模板操作，因此模板參數(shù)的選擇是最重要的。高斯平滑效果的好壞取決與模板參數(shù)。在編程的時(shí)候，試探性的進(jìn)行參數(shù)的選擇，然后進(jìn)行比較，看那組參數(shù)可以達(dá)到最好的效果。模板參數(shù)是 原先采用了 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 形式，但是，得到的效果卻是令人失望。 后來又用了 1/10 1/10 1/10 1/10 1/5 1/10 1/10 1/10 1/10 形式，但是，結(jié)果仍然是未能達(dá)到預(yù)期的效果。 直到最后采用的 1/16 2/16 1/16 2/16 4/16 2/16 1/16 2/16 1/16 形式，才得到了比較合理的效果。 均衡直方圖 開始時(shí)，圖像的會(huì)度一直都處于很散的狀態(tài)，而且圖像的特征不明顯，原本想經(jīng)過高斯平滑后進(jìn)行灰度變換，但是并未能成功。經(jīng)過了一翻苦戰(zhàn)，最終找到均衡直方圖的辦法，經(jīng)過多次嘗試，效果一直處于比較理想的狀態(tài)。 第五章 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 在本系統(tǒng)中，起至關(guān)重要的類列舉如下，并將它們的成員函數(shù)及其 成員函數(shù)的功能和參數(shù)都一一簡(jiǎn)述： CFaceDetectView ：該類是在編程的過程中自動(dòng)生成的。菜單項(xiàng)中的事件處理程序都是在該類對(duì)應(yīng)的 中聲明和實(shí)現(xiàn)的。 表 7－ 1 列出了該類所封裝的成員函數(shù)及其功能： 表 7－ 1 類 CfaceDetectView 的成員 函 數(shù) 功 能 IncreaseContrast () 增強(qiáng)圖像對(duì)比度 FixeEyes () 眼睛定位 FixeNose（） 鼻子定位 FixeMouth () 嘴巴定位 GetEyesParameter () 獲取眼睛參數(shù) GetPartParameter（） 獲取臉部特征 GetmouthParameter () 獲取嘴巴參數(shù) Centerofgravity（） 獲取眼、鼻子、嘴巴的重心 AverageDeviation () 獲取平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差 Template（） 對(duì)圖像進(jìn)行模板操作 DrawCrossX () 畫十字標(biāo)記 各成員函數(shù)解析 函數(shù)名稱 ： IncreaseContrast 參數(shù) ： int pByte 圖像的灰度值 int n 用于調(diào)節(jié)對(duì)比度的參數(shù) 返回值 ： int 新的灰度值 說明 ： 該函數(shù)通過修圖像的灰度值來增強(qiáng)圖像的對(duì)比度 函數(shù)名稱 ： FixeEyes 參數(shù) ： 無 返回值 ： bool 說明 ： 該函數(shù)判斷圖片中是否有人臉，并對(duì)人臉圖片進(jìn)行眼睛定位 函數(shù)名稱 ： FixeNose 參數(shù) ： 無 返回值 ： void 說明 ： 該函數(shù)是在眼睛定位之后的前提下進(jìn)行鼻子的定位 函數(shù)名稱 ： FixeＭ outh 參數(shù) ： 無 返回值 ： void 說明 ： 該函數(shù)是在眼睛和鼻子都定位之后的前提下再進(jìn)行嘴巴的定位 函數(shù)名稱 ： GetEyesParameter 參數(shù) ： 無 返回值 ： void 說明 ： 該函數(shù)分別獲取了眼睛、鼻子、嘴巴的重心之后，再根據(jù)兩眼間的角度、鼻眼鼻所形成的角、鼻嘴鼻所形成的角、兩個(gè)眼睛中心距與臉寬的比例來獲取眼睛參數(shù)。 函數(shù)名稱 ： GetPartParameter 參數(shù) ： 無 返回值 ： void 說明 ： 該函數(shù)的功能是用于獲取整個(gè)臉部的特征 函數(shù)名稱 ： Centerofgravity 參數(shù) ： 無 返回值 ： void 說明 ： 該函數(shù)的功能是找出眼睛、鼻子、嘴巴的重心并用十字將它們標(biāo)記出來 函數(shù)名稱 ： AverageDeviation 參數(shù) ： double NewData 新獲取的數(shù)據(jù) double OldData 以前的數(shù)據(jù) 返回值 ： double 平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差 說明 ： 該函數(shù)用于計(jì)算平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差 函數(shù)名稱 ： Template 參數(shù) ： double * tem 指向模板的指針 HDIB hDIB 圖像的句柄 int tem_w 模板的寬度 int tem_h 模板的高度 double xishu 模板的系數(shù) 返回值 ： 無 說明 ： 該函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行模板操作，但為了方便起見，模板的高度和寬度都是用奇數(shù)。 函數(shù) 名稱 ： DrawCrossX 參數(shù) ： int x int y 返回值 ： 無 說明 ： 該函數(shù)對(duì)已經(jīng)做好預(yù)處理的人臉圖像中的特征（眼睛、鼻子、嘴巴）用十字標(biāo)記出來 類 ClikelyHood ，表 72列出了該類所封裝的成員函數(shù)及其功能 表 72 類 ClikelyHood 的成員 函 數(shù) 功 能 CalLikeHood () 計(jì)算相似度 CalBinary () 二值化圖像 filter() 實(shí)現(xiàn)濾波功能 CalParameter () 訓(xùn)練參數(shù) 各成員函數(shù)解析 函數(shù)名稱 ： CalLikeHood 參數(shù) ： 無 返回值 ： 無 說明 ： 該函數(shù)用于計(jì)算相似度 函數(shù)名稱 ： CalBinary 參數(shù) ： 無 返回值 ： bool 說明 ： 該函數(shù)用于將圖像二值化 函數(shù)名稱 ： filter 參數(shù) ： double** source 返回值 ： bool 說明 ： 該函數(shù)的功能是實(shí)現(xiàn)中值濾波 函數(shù)名稱 ： CalParameter 參數(shù) ： DirectPath —— Bmp 文件路徑 返回值 ： bool 說明 ： 該函數(shù)的功能是對(duì)參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練 3 類 CFaceDetectDoc 表 73 類 CFaceDetectDoc 的成員 函 數(shù) 功 能 CopyBitMap () 拷貝位圖 MakeBitMap () 生成新的位圖 DrawCross () 畫十字形標(biāo)記 Likehood () 計(jì)算相似度 各成員函數(shù)解析 函數(shù)名稱 ： CopyBitMap 參數(shù) ： dest —— 目標(biāo)位圖指針 Source —— 源位圖指針 返回值 ： bool 說明 ： 該函數(shù)的功能是拷貝位圖 函數(shù)名稱 ： MakeBitMap 參數(shù) ： 無 返回值 ： 無 說明 ： 該函數(shù)的功能是生成一個(gè)新的位圖 函數(shù)名稱 ： DrawCross 參數(shù) ： pDC－ CDC 指針 point－要畫的點(diǎn)的坐標(biāo) crColor－標(biāo)記得顏色 返回值 ： 無 說明 ： 該函數(shù)用于畫十字形標(biāo)記 函數(shù)名稱 ： Likehood 參數(shù) ： int m_WndWidth —— 圖片高度 int m_WndHeight —— 圖片寬度 返回值 ： 無 說明 ： 該函數(shù)用于計(jì)算相似度 類 DIB 表 74 類 Dib的成員 各成員函數(shù)解析 函 數(shù) 功 能 CopyHandle（） 拷貝內(nèi)存塊 ReadDIBFile（） 讀取位圖文件信息 LightingCom