导读:本文包含了人脸预处理论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人脸识别,光照预处理,伽马校正,边缘增强
人脸预处理论文文献综述
金玉多[1]（2019）在《改进Gamma校正的人脸图像光照预处理算法》一文中研究指出光照不均和曝光质量不佳均会降低人脸识别的准确率。为此,提出一种改进Gamma校正的人脸图像预处理方法。首先,利用参数自适应的Gamma校正改善人脸图像的整体亮度;然后,采用拉普拉斯算子对人脸图像中的边缘进行增强;最后,将Gamma校正后的图像与边缘增强了的图像进行线性加权融合,进而得到预处理后的人脸图像。在YaleB人脸图像库的实验结果表明,该方法能有效提高人脸识别率,并且无须人工交互,计算量低。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年20期）
李旭辉[2]（2019）在《基于图像预处理的局部二值模式人脸识别方法》一文中研究指出本文提出了一种基于图像预处理的局部二值模式人脸识别算法,并进行了实验验证。结果表明:相比未经图像预处理的面部识别算法,经预处理的人脸识别算法识别准确度有明显提高。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年07期）
高攀,赵恒斌,米珍美,钱宇珊,郭理[3]（2018）在《方向滤波器组预处理方法在人脸识别中的应用》一文中研究指出为了解决在不同受控条件下识别人脸图像存在识别率较低的问题,本文提出使用带方向滤波器组预处理的人脸识别方法。首先,单独使用主成分分析、独立成分分析和线性判别分析3种人脸识别算法对人脸进行识别,然后使用方向滤波器组对人脸先进行预处理,再结合3种算法对人脸进行识别。为了证明所提出方法的普适性,本文使用Yale人脸数据库和FERET人脸数据库2个不同的数据库进行了相同的实验。实验结果表明:本文所提的方法明显改进了识别效率,识别率提高了8.91%-49.99%,其中线性判别分析算法更是获得94.21%的识别率。(本文来源于《石河子大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
范宝杰,徐幼祥,李颖锋[4]（2018）在《基于人脸对称性预处理优化》一文中研究指出人脸识别的研究一直是计算机视觉方向的主力军,主要应用于身份验证、智能机器人、安防监控等,发展也是日新月异。但目前大多数的人脸识别算法都依赖庞大的训练集,以及需要改良照明、姿势变化等因素的影响,本文提出了针对现有问题的一些图像预处理算法。(本文来源于《电脑迷》期刊2018年11期）
王金伟,戴飞铭[5]（2018）在《叁维人脸表情图像预处理研究》一文中研究指出在叁维原始数据的基础上,提出叁维人脸表情图像预处理方法.该方法主要进行尖点去除、点云叁角化、点云平滑和孔洞修补等有效的预处理工作,并手动提取15个特征点,采用K-NN算法分类实验大大提高叁维人脸表情识别率和鲁棒性.(本文来源于《宁德师范学院学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
吴海英,张光辉,桂预风[6]（2018）在《改进导引滤波器的人脸光照预处理方法》一文中研究指出针对光照对人脸识别的影响,对传统的导引图像滤波器进行改进,在进行滤波之前,先利用具有边缘检测特性的全局梯度信息的权值模型计算原图像各像素的权模,并将其作为滤波的自适应参数,使得在滤波过程中滤波器能够依据图像的具体内容而自适应地改变滤波参数。将改进方法与基于LoG算子的方法进行比较,结果表明,改进方法可以有效地改善对自熵图像的识别效果,提高人脸图像的识别率。(本文来源于《中国科技论文》期刊2018年02期）
朱方志[7]（2016）在《人脸识别中光照预处理算法研究》一文中研究指出人脸识别,是生物特征识别领域中的热门研究话题,同时也是计算机视觉领域最成功的应用之一。它具有广泛的应用前景,在门禁系统,智能安防,智能监控以及国家军事和安全领域等表现出了无可替代的作用和潜力。通过将近五十年的研究,该技术目前已经取得了很大的进步,并且投入到商业使用。但是总体而言,人脸识别仍然存在一些难题,比如在光照条件差,用户配合度低的情况下,识别性能将会迅速降低。因此本文综合分析了其中一个因素即光照变化给人脸识别带来的影响,并对其深入研究,提出改进算法。本文详细分析了基于图像处理的基本算法与基于朗伯模型的光照不变量提取算法,并且根据理论分析结果提出了两种改进算法。本文提出的第一种算法是一种基于维纳滤波的自商图像算法。自商图像算法克服了传统商图像的局限性,通过自商模型可以提取与光照无关的内在特性,但是该算法对人脸表面光照的估计使用高斯滤波。这类算法没有考虑到该滤波器在平滑人脸表面的同时也将轮廓特征模糊化,而本文采用的自适应维纳滤波能够根据人脸表面局部方差值自动调整滤波强度,从而更好的获取人脸的本质特征表达。本文提出的第二种算法是基于多方向的相对梯度算法。文中通过理论验证得到图像的相对梯度特征也具有光照不变性,传统梯度图像的计算仅仅考虑X和Y两个方向的梯度分量,而本文综合考虑了四个方向,通过高斯函数一阶导数与图像作卷积计算出多个方向的梯度分量,然后对每个方向的相对梯度分量作加权融合,从而获得更好的人脸图像本质特征表达。本文提出的两种改进算法分别都在Extended Yale B和CMU PIE人脸库上做实验,同时本文的算法同多个光照处理算法作了对比,统一使用最近邻作为分类标准。大量的实验结果表明,本文提出的算法能够有效的获取光照不变分量,提高人脸识别准确率。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2016-12-01）
鲁传政[8]（2016）在《基于阈值分割的人脸区域检测预处理方法研究》一文中研究指出人脸识别技术在现代生活中应用的越来越广泛,而人脸区域检测是人脸识别技术中的关键一步。自适应阈值分割技术可以定位出人脸所在区域的大概位置,而后对图像进行提取轮廓,为下一步的人脸识别,做好充分的准备。(本文来源于《福建电脑》期刊2016年10期）
王进,颉小凤,胡明星,邓欣,陈乔松[9]（2016）在《基于LBP预处理和子图像特征采样的人脸识别》一文中研究指出针对随机子空间方法对人脸图像的局部变化鲁棒性较差、多次随机采样时间开销较大、采用固定采样率等问题,提出了一种结合LBP预处理和子图像特征采样的人脸识别方法.首先对人脸图像进行LBP预处理,得到LBP纹理图像;然后对LBP纹理图像进行子图像划分;最后结合随机子空间方法对子图像进行随机特征采样,训练基分类器,并进行集成.同时,结合多尺度分析进行分层随机采样(Stratified-RS),该方法将多次随机采样进行分层,每层使用不同的采样率,进而得到了具有不同维数的特征子集,减少了提取的特征总数,结合级联集成可以进一步增强基分类器之间的差异性.在ORL,Yale,Extended Yale B和CMU PIE这4个人脸数据库上进行了试验.结果表明,所提出方法在提高随机子空间方法运行效率的同时也能保持较好的识别精度.(本文来源于《江苏大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
王大为,吕爱龙,陈美婕,杨培林,白云鹍[10]（2015）在《基于CASIA 3D的叁维人脸数据预处理方法》一文中研究指出针对叁维人脸数据中可能存在的尖点、孔洞以及姿态变化等因素会造成人脸样本类内差异增加从而影响人脸识别系统精度的问题,提出一种叁维人脸数据预处理方法.实验表明,通过切割、数据规整、平滑和姿态矫正使原来散乱的叁维人脸点云数据变为规整的人脸点云数据,并可弱化噪声和冗余信息的干扰降低人脸样本的类内差异.(本文来源于《山西师范大学学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
人脸预处理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文提出了一种基于图像预处理的局部二值模式人脸识别算法,并进行了实验验证。结果表明:相比未经图像预处理的面部识别算法,经预处理的人脸识别算法识别准确度有明显提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
人脸预处理论文参考文献
[1].金玉多.改进Gamma校正的人脸图像光照预处理算法[J].电脑知识与技术.2019
[2].李旭辉.基于图像预处理的局部二值模式人脸识别方法[J].电子技术与软件工程.2019
[3].高攀,赵恒斌,米珍美,钱宇珊,郭理.方向滤波器组预处理方法在人脸识别中的应用[J].石河子大学学报(自然科学版).2018
[4].范宝杰,徐幼祥,李颖锋.基于人脸对称性预处理优化[J].电脑迷.2018
[5].王金伟,戴飞铭.叁维人脸表情图像预处理研究[J].宁德师范学院学报(自然科学版).2018
[6].吴海英,张光辉,桂预风.改进导引滤波器的人脸光照预处理方法[J].中国科技论文.2018
[7].朱方志.人脸识别中光照预处理算法研究[D].哈尔滨工业大学.2016
[8].鲁传政.基于阈值分割的人脸区域检测预处理方法研究[J].福建电脑.2016
[9].王进,颉小凤,胡明星,邓欣,陈乔松.基于LBP预处理和子图像特征采样的人脸识别[J].江苏大学学报(自然科学版).2016
[10].王大为,吕爱龙,陈美婕,杨培林,白云鹍.基于CASIA3D的叁维人脸数据预处理方法[J].山西师范大学学报(自然科学版).2015