基于二值化对图像进行人脸识别的基本方法及方法改进

资 源 简 介

基于二值化对图像进行人脸识别的基本方法及方法改进

详 情 说 明

二值化在人脸识别中的应用是计算机视觉领域的基础技术之一。传统的二值化方法通过设定阈值将彩色或灰度图像转换为黑白图像，这个步骤能够简化后续处理过程。在基本流程中，二值化后的图像会经过边缘检测和轮廓查找等操作来确定人脸区域。

基本方法虽然简单直接，但在实际应用中存在局限性。例如当图像背景复杂或光照条件不佳时，简单的二值化可能无法准确分离人脸区域与非人脸区域。此外，头发、眼镜等面部特征也可能导致识别区域出现断裂或包含过多噪点。

改进方法引入了形态学处理中的腐蚀和膨胀操作。腐蚀操作可以消除小的噪点和分离连接的区域，而膨胀操作则能够填补区域中的空洞并连接断裂的边缘部分。这两种操作的组合使用能够有效改善二值化结果的准确性，使人脸区域的轮廓更加完整和清晰。

在实际应用中，腐蚀和膨胀的处理顺序和次数需要根据具体图像特征进行调整。合理的参数设置能够在保持人脸特征的同时去除干扰因素，这种改进显著提升了人脸区域识别的精确度。