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人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸识别问题中x是图像,当然图像在计算机中的存储方式是数字矩阵对应图像的像素点阵,比如1024×768等等,而每个像素点是用数值来表示RGB或者黑白灰,不同的图像所对应的数字矩阵是不同的,但在数值分布上会呈现出一定的特征,比如人脸和五官,不管出现在图像中的哪个位置,对应的数值都会有一定的规律。
当前主流的人脸识别算法,在进行人脸识别核心的人脸比对时,主要依靠人脸特征值的比对。所谓特征值,即面部特征所组成的信息集。我们辨别一个人的特征,可能会记住他是双眼皮、黑眼睛、蓝色头发、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨别和记住的面部特征会比肉眼所能观察到的多很多。