动态人脸识别

看到运动一词，我第一反应时使用帧间差分，何为帧间差分，图像相邻两帧经过灰度，二值化，帧间差分后轮廓明显、清晰，这有利于我们进行下一步的图像处理。经帧间差分后，进行2D直方图投影后，直方图的分布规律，直方图的优点，处理简单，特征明显，而且人脸轮廓分布规律清晰可辨；对直方图进行分布统计后，初步得到的矩形区域，这个就是粗略的人脸区域。经过上面的简单处理，虽然人脸区域已经初现端倪，但是这个区域波动性很大，准确性不高，不适合进行人脸识别。因为2D直方图的投影还有许多噪声，这影响了我们的分布统计结果，从而得到了又较大误差的人脸区域，如何削弱或者去掉噪声呢？由于噪声点都是比较分散、细小的，所以我们选择图像形态学处理进行图像处理。何为图像形态学处理，老规矩，自己百度去。下面是进行形态学处理后的2D直方图效果，可以明显看出经过形态学处理的图像，噪声明显减少，人脸区域识别准确性大大提高。。。其中形态学处理占用的处理时间较其他图像识别处理方法少，特别适合在嵌入式系统中使用。