人脸识别中的图像预处理期刊

资 源 简 介

人脸识别中的图像预处理期刊

详 情 说 明

人脸识别技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，其性能很大程度上依赖于前期图像预处理的质量。在MATLAB平台上实现的人脸识别预处理流程通常包含以下几个关键步骤：

首先需要进行光照补偿处理，通过直方图均衡化或同态滤波等方法消除光照不均匀带来的影响。其次是人脸检测环节，通常采用基于Haar特征的级联分类器或深度学习模型定位人脸区域。

在获取人脸区域后，还需进行几何归一化处理，包括旋转校正和尺度归一化。这一步骤确保所有人脸图像具有相同的尺寸和朝向。接着是灰度归一化处理，通过Z-score标准化等方法使不同图像的灰度分布趋于一致。

部分高级预处理算法还会包括去除眼镜反光、平滑皱纹等细节处理。MATLAB提供的图像处理工具箱为这些算法实现提供了强大支持，包括各种滤波器、形态学操作函数等。

这些预处理技术在学术期刊中已有广泛研究，不同算法的组合应用能显著提升后续特征提取和识别的准确率。研究者通常会在期刊论文中详细比较各种预处理方法的性能差异和适用场景。