人脸识别的图像预处理

资 源 简 介

人脸识别的图像预处理

详 情 说 明

在计算机视觉领域，人脸识别的准确性很大程度上依赖于输入图像的质量。图像预处理作为关键的前置步骤，能够显著提升后续特征提取和匹配的效果。

光照补偿是最核心的预处理技术之一。由于实际场景中光线条件复杂多变，可能导致人脸图像出现局部过曝或阴影。常见的解决思路包括直方图均衡化、Gamma校正等方法，它们通过调整像素值分布来平衡整体亮度。

此外，图像标准化也是重要环节。这通常包含尺寸归一化（将所有人脸区域缩放到固定分辨率）和灰度化处理（减少颜色干扰）。对于存在轻微角度偏移的情况，可以结合关键点检测进行仿射变换，确保人脸姿态对齐。

高质量的预处理不仅能提升识别率，还能降低算法对计算资源的需求。这些技术已被广泛应用于安防、金融等对可靠性要求较高的场景。