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  •    12个月前 (10-13)  模式识别&机器学习 |   抢沙发  19 
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    在对人脸表情进行识别时,人脸的归一化处理是至关重要的一环,它涉及到下一步处理的好坏。
    人脸的归一化包括几何归一化和灰度归一化,几何归一化分两步:人脸校正和人脸裁剪。而灰度归
    一化主要是增加图像的对比度,进行光照补偿。
    1.几何归一化
    几何归一化的目的主要是将表情子图像变换为统一的尺寸,有利于表情特征的提取。具体步骤如下:
    (1)标定特征点,这里用[x,y] = ginput(3)函数来标定两眼和鼻子三个特征点。主要是用鼠标动手标
    定,获取三个特征点的坐标值。
    (2)根据左右两眼的坐标值旋转图像,以保证人脸方向的一致性。设两眼之间的距离为d,其中点为O。
    (3)根据面部特征点和几何模型确定矩形特征区域,以O为基准,左右各剪切d,垂直方向各取0.5d和
    1.5d的矩形区域进行裁剪。
    (4)对表情子区域图像进行尺度变换为统一的尺寸,更有利于表情特征的提取。把截取的图像统一规格
    为90*100的图像,实现图像的几何归一化。
    面部几何模型如下图:
    人脸图像的几何归一化和灰度归一化
    2.灰度归一化
    灰度归一化 主要是增加图像的亮度,使图像的细节更加清楚,以减弱光线和光照强度的影响。
    这里用的是image=255*imadjust(C/255,[0.3;1],[0;1]); 用此函数进行光照补偿。
    具体代码如下:

    C= imread('Image001.jpg');
    figure(1),imshow(C);
    C=double(C);
    image=255*imadjust(C/255,[0.3;1],[0;1]);
    figure(2),imshow(image/255);
    title('Lighting compensation');%光照补偿
    
    [x,y] = ginput(3);    %%1 left eye, 2 right eye, 3 top of nose
    cos = (x(2)-x(1))/sqrt((x(2)-x(1))^2+(y(2)-y(1))^2);
    sin = (y(2)-y(1))/sqrt((x(2)-x(1))^2+(y(2)-y(1))^2);
    mid_x = round((x(1)+x(2))/2);
    mid_y = round((y(2)+y(1))/2);
    d = round(sqrt((x(2)-x(1))^2+(y(2)-y(1))^2));
    rotation = atan(sin./cos)*180/pi;
    img = imrotate(image,rotation,'bilinear','crop'); 
    figure(3), imshow(img);%人脸校正
    
    [h,w] = size(img);
    leftpad = mid_x-d;
    if leftpad<1
       leftpad = 1;
    end
    toppad =mid_y - round(0.5*d);
    if toppad<1
       toppad = 1;
     end
     rightpad = mid_x + d;
     if rightpad>w
        rightpad = w;
     end
     bottompad = mid_y + round(1.5*d);
     if bottompad>h
        bottompad = h;
     end   
     I1 =[];
     I2 =[];
     I1(:,:) = img(toppad:bottompad,leftpad:rightpad);
     I2(:,:) = imresize(I1,[90 100]); 
     figure(4),imshow(I2,[]);%人脸裁剪
    
     

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