人脸检测的主要功能在于从图片库中读取待检测图像,获取成功后,再对图像进行预处理操作。图像获取是指获取待检测图像的基本信息,例如图像的大小,宽度等,能更为方便得对图像的进行预处理。图像的预处理包括了光度补偿,中值滤波,二值化处理,以及边缘检测。人脸图像的预处理步骤是计算机进行人脸识别的一个重要过程,如果人脸图像能够经过一轮妥善的预处理流程对于整个系统都是至关重要的。面部特征定位同样是人脸识别过程中很重要的一环,它的主要作用在于确定人脸在整体图像中的位置,通过标记人脸所在的区域,进一步的确定并且计算目标人物脸部的各个器官定位。人脸特征的检测是指检测人面部特征位置有无的方式,例如判断常规区域中眼睛、鼻子、嘴唇等是否存在。
由于人脸检测的方法非常多,且涉及的编程环境与平台也各不相同,所以本次论文中,我选择将研究的重点侧重于人脸检测方面,没有实现与创建的数据库中的人脸进行匹配的问题。
1.4 本章小结
本章节主要介绍了边界特征检测以及相关应用人脸识别的基本概念,并且针对人脸识别国内外的研究现状进行了具体的讲解,在最后指出了本文的研究具体内容,也就是边界特征检测算法的简要实现,以及拓展应用,人脸识别中的主要阶段——人脸检测的功能实现。
图像中边界特征检测算法的实现及其应用的研究(3):http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_43419.html