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王海鹏 《南通职业大学学报》2023,(1):66-69
为提高图像增强算法的图像识别有效性，提出了基于图像增强的低光照图像识别算法。首先，采用直方图均衡化的图像增强算法对开源低光照图像数据集（ExDark）进行增强处理；然后，设计卷积神经网络进行图像识别训练，通过多重卷积—池化操作，实现图像特征提取；最后，将识别结果与其他增强方法结果进行对比实验。结果表明，与其他传统方法相比，在低光照图像的处理中采用直方图均衡化的图像增强法可获得更高的图像信息熵与图像对比度，图像识别准确率提升了14.4%，对低光照条件下的图像识别具有参考价值。 相似文献
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《实验室研究与探索》2015,(5)
针对现实人脸识别中由于光照、表情、姿态或其他物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了受限直方图均衡化的低频DCT系数重变换算法。首先,将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用受限直方图均衡化对局部子块进行局部对比拉伸以实现去噪;然后,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;最后,利用核主成分分析进行特征提取,最近邻分类器完成最终的人脸识别。在ORL、扩展Yale B及1个户外人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及鲁棒性,表明相比几种线性表示算法,本文算法在处理鲁棒人脸识别时取得了更高的识别率。 相似文献
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介绍了一种基于肤色模型与改进Adaboost算法相结合的人脸检测方法。该方法首先利用肤色在YcbCr空间中的聚类特性,对图像进行预检测,得到候选人脸区域,进而采用改进的Adaboost方法对弱分类器进行级联,得到最终的人脸分类器。在特征选择上,使用基于像素的多层特征(Pixel Based Hierarchical Feature,PBHF),以解决传统Adaboost方法检测时间过长的问题。实验结果表明,该人脸检测方法比单纯采用Haar like 特征的人脸检测方法更加有效。 相似文献
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由于在当前使用的图像检测方法当中最为流行的是Adaboost算法,这种检测方法立足于统计模型.而当前有部分人脸检测方法当中存在着比较严重的检测速度慢与误检率特别高的问题,本文则对基本的Adaboost算法原理进行仔细解释,而且将这一算法在开发OpenCV程序过程当中进行应用,从而做到实现快速检测、鲁棒性与检测率都比较高的人脸检测. 相似文献
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王燕 《杨凌职业技术学院学报》2023,(1):10-13
提出一种基于Adaboost算法对人脸图像进行情绪识别的方法。先将视频进行图像数据采集,再通过基于Haar特征值的自适应增强计算,即Adaboost计算检测人脸特征,将迁移机器学习技术运用到多任务的卷积式神经网络,然后利用卷积神经网络的情绪回归计算人脸表情的效价和唤醒度得分。不但可以解决对复杂背景图像的高误检率问题,而且还可以解决对多姿态单人脸图像的低检率问题。经仿真试验证明,该方法对单人脸、多人脸和复杂背景多人图像都有较好的测量效果,实用性较强。 相似文献
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使用Adaboost算法实现人脸检测会出现一定的误检率。针对这一问题,设计了一种在误检情况下的识别系统,对待识别图像先使用 grabcut前景检测算法进行前背景分割,在一定程度上消除环境因素的影响,然后对分割结果进行人脸检测和识别。该系统检测部分使用haar级联分类器,识别部分使用特征脸算法。实验结果表明,结合grabcut和Adaboost算法系统在识别率和检测率方面均有一定提高,且识别速度较快。 相似文献
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由于经典的PCA算法要求样本满足高斯分布,然而现实中的样本往往因为表情、角度、光照等原因不满足高斯分布,导致算法识别率不高。因此,提出一种基于改进PCA算法的人脸识别方法。首先,将具有相似特征（表情、角度、亮度）的不同样本通过分块方式划分在一个矩阵中,使样本趋于高斯分布|其次,通过直方图均衡化样本的方法,加强样本对比度,以突出样本的人脸器官特征|最后采用经典PCA算法进行辨识。通过在ORL人脸库上的实验得出,该方法不但耗费总时间少于经典的PCA算法,而且识别率也得到提升,具有一定可行性。 相似文献
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张艺雪 《通化师范学院学报》2014,(4):1-3
直方图增强技术是图像增强的基本方法之一,能有效地改善图像整体对比度和细节清晰度.该文分析了直方图均衡化和直方图规定化的基本原理,给出了算法和推导公式,并在Matlab环境下,导入一幅X线医学图像,利用Matlab工具箱进行均衡化和规定化处理,给出处理后图像. 相似文献
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近年来Adaboost算法被成功地用于人脸检测中,本文给出了一种基于加权最小平方误差boosting算法的人脸检测。首先本方法在每一次循环中用加权最小平方误差准则训练弱假设,与原始Adaboost算法不同的是弱假设的生成不仅用于预测分类,而且用于估计每次预测的自信率,然后由这组合自信率的弱假设集成构造出强分类器。实践表明基于加权最小平方误差boosting算法的分类器有较高的检测率和较低的正样本误检率。 相似文献
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人脸图像的归一化对于人脸识别系统是一个承上启下的步骤.本文提出了一种基于眼定位的人脸图像归一化方法.首先在人脸区域采用形态方法定位眼睛中心点;然后以双眼中心点为基准的进行旋转校正,保证了人脸方向的一致性;其次根据人脸各部分比例关系切割出人脸矩形区域,对切割后人脸矩形区域进行图像缩放,保证人脸位置和大小的一致性,实现了几何归一化;最后采用光照归一化方法,消除不均匀光照及亮度不一致,达到光线归一化.该方法应用在识别系统中效果良好. 相似文献
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对基于深度学习的图像彩色化算法进行试验与分析,发现现有彩色化算法存在对曝光偏差的图像彩色化效果不佳。针对该问题,提出一种在彩色化存在曝光偏差的灰度图像时,使用直方图均衡化预处理输入图像方法,以达到更好的彩色化效果。该方法在深度学习彩色化算法的预处理阶段,运用直方图均衡化输入灰度图像,建立一种合理的映射关系,将输入图像灰度值按照该映射关系重新均衡分布在灰度级范围上,使得图像灰度等级分明,对比度增加,细节更加清晰,更有利于神经网络提取图像特征。对彩色化算法进行对比实验,结果表明,该预处理方法对曝光偏差图像的彩色化效果更加真实,可以显著提高存在曝光偏差图像的彩色化效果。 相似文献
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赵娟 《温州大学学报(社会科学版)》2015,(2):8-12
低照度图像整体较暗、对比度低,为此在直方图裁剪结合保持亮度双直方图均衡化的BHEPL方法基础上,提出了基于曝光阈值划分直方图的适合低照度图像的图像算法,并结合低照度图像的灰度直方图特点对直方图裁剪方法加以改进.实验结果表明:该方法对低照度图像有较好的增强效果,解决了过分增强的问题,并且能较好的保持图像细节. 相似文献
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关雪梅 《赤峰学院学报(自然科学版)》2012,(8):22-24
图像增强是数字图像处理的一类基本技术.图像增强为了改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度和工艺的适应性,常常将图像感兴趣的特征有选择的突出,并衰减不需要的特征.本文主要研究基于空域的图像增强算法,探讨了直方图的均衡化、直方图的规定化,以及灰度变换等空域图像增强方法. 相似文献
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为了弥补传统PCA方法在人脸识别时易受光照、表情和姿态影响的缺陷,提出了一种基于独立特征提取的MPCA方法(ModularPCABasedonIndependentFeature,IFMPCA)。首先,选取人脸训练样本中具有相似光照、表情和姿态的图像进行分块,使各个子模块更接近高斯分布;然后,通过求出子模块图像的散布矩阵和最优投影矩阵得到最优独立特征矩阵;最后,利用最小距离分类器进行样本的分类。在Yale人脸数据库上的实验结果表明,IFMPCA算法在人脸正确识别率方面优于传统PCA算法。 相似文献
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张锦华 《赤峰学院学报(自然科学版)》2012,(18):27-29
为了弥补传统MPCA（Modular Pfindpl Component Analysis）方法在人脸识别中忽略子图像之间差异的缺陷,本文提出了一种基于独立特征提取的MPCA方法（Modular PCA Basedon Independent Feature,IFMPCA）．首先选取人脸训练样本中具有相似光照、表情和姿态的图像进行分块,然后将训练样本的子图像和测试样本的子图像进行最优投影,得到子特征矩阵．最后,求得样本间的距离,利用最小距离分类器进行样本的分类．在Yale人脸数据库上的实验结果表明：IFMPCA算法在人脸正确识别率方面优于传统PCA算法． 相似文献