基于OpenCV的人脸图像预处理技术研究
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读取Ｍ 张原始 图片像索转换成矩阵 （ ＊ ） ａｂ
●
Ｉ 转换为 （ ＊ 矩阵，存储图片 （ ＊ 矩阵 ＩＮ） Ｍ Ｎ）
Ｉ 平均 图片 （ Ｎ） 阵 Ｍ＊ 矩
一
ｌ 提取特征值形成特征向量矩 阵 （ Ｎ） Ｍ＊
在训 练 阶段 ， 利用 特 征值计 算估 计 出脸 部位 置 坐标 ， 然后 将 新读 入 的图 像进 行特 征坐 标 的投影 ，对 图像 进 行训 练并 获 得检 测 和 识 别 的 准 确 率 ．若 直 接 用 Ｏ ｅ Ｃ 自带 分 类 器 ｈ ａｃｓ ｐｎ Ｖ ａｒａ—
・ ５・ ３
人脸 识别 库 ， 个过 程 由 Ｏ ｅ Ｃ 白带 的 ｈ ａｔ ｉｉｇ程序 实 现 ， 可 执 这 ｐｎ Ｖ ａｒ ａ ｎ ｒｎ 且
行 程序在 Ｏ ｅ Ｃ ｐ ｎ Ｖ安装 目录的 ｂｎ目录下． ｉ
通 过 摄 像 头得 到 图像 数 据 ，然后 用 ｃ Ｃ ｅｔＩ ａ ｅ（ ；ｖ ｏｙ （ ； ｖ ｒａｅｍ ｇ ）ｃＣ ｐ ）
人 脸是一个 常 见而 复杂的视觉模 式 ， 人脸所 反映 的视 觉信 息在人 与人的交 流 中有着 重要 的作用 和意义 ，
对 人脸进 行处理和分析 在视频监 控 、 出人 口控制 、 视频会 议以及人机 交互等领域 都有着广泛 的应用前景 ． Ｏ ｅＣ ｐ ｎ Ｖ是 Ｉｔ 公 司支持 的开 源计算 机视 觉库 ， 由一 系列 Ｃ函数和少 量 Ｃ ＋类构 成 ， 现 了图像处 ｎｅ ｌ 它 ＋ 实 理 和计算 机 视觉 方 面 的很多 通用 算 法 ． 以运 行 在 Ｌｎ ｘ ｉｄ ｗ ／ ｃ等操 作 系统 上 ， 目标是 构 建 一个 可 ｉｕ ｎ ｏ ｓ Ｍａ 其 简 单 易用 的计 算机 视觉 框架 ， 以帮助 开发 人员 更便 捷 地设 计 复杂 的计 算 机视 觉相 关 应用 程 序． 包含 的函 它
２１ ０ ２年 ８月 第 ３ ３卷 第 ８
韶关学 院学 报 ・自然科学
Ｊ ｕ ａ ｆＳ ａ ￣ ａ ｉｅｓ ｙ ・Ｎａｕ ａ ｃｅ ｃ ｏ ｍ ｌｏ ｈ ｏ ｕ ｎ Ｕｎｖ ｒｉ ｔ ｔｒ ｌＳ ｉｎ ｅ
Ａｇ ２ ２ ｕ．０１ Ｖ０ －３ ｌ３ Ｎｏ ８ ．
基 于 Ｏｐ ｎ Ｖ 的人脸 图像 预 处 理技 术 研 究 ｅＣ
ｃ ｄ ｆ ｎａ ａ ｅａ ． ｌ 行人 脸检测 ａ ｅ ｒ ｔ ｆｃ ｈｘ 进 ｏ ｌ ｍ
＿
Ｉ
训练新图片输出准确率
Ｊ ｒ
。 时会 出现识 别 准确率较 有
图 １ Ｐ Ａ 算 法过 程 Ｃ
低 的情 况． 因此 ， 在样本创 建之后 ， 对分类 器进行 训练 。 而形成 要 从
收 稿 日期 ： ０ ２ ０ — ｊ ２ １ — ５ １
中对 人脸 图 像 的预处 理和训 练 是关键 步 骤 ，直接 影响 到检 测速 度和 匹配 准确 率 ．基于 此 。本文 旨在 利 用 Ｏ ｅＣ ｐ ｎ Ｖ对 人脸 图像 的预 处理 和训练 ， 为提 高人脸 检测 速度 和识别 的准确 率提 供充 分 的理论 依 据．
１ 人 脸 识 别 Ｐ Ａ算 法 Ｃ
关 键 词 ： 脸 识 别 ； Ｃ 人 脸 图像 预 处 理 ； ｐ ｎ Ｖ； 征 提 取 人 Ｐ Ａ； Ｏ ｅＣ 特
中 图分 类 号 ：Ｐ ９ ．１ Ｔ３１ ４
文献标 识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ７ ５ ４ （０ ２ ０ — ０ ４ ０ １ ０ — ３ ８ ２ １ ）８ ０ ３ — ４
作 做 好 准 备 用 Ｐ Ａ 人 脸 识 别 方法 ， 现 简 单 且 识 别 准 确 率 高 ． ｅＣ 的特 点是 实现 了图像 处 理 和 计 算 机 视 觉 Ｃ 实 Ｏｐ ｎ Ｖ
方 面 的很 多 通 用 算 法 ， 实验 结 果 表 明 ， 过 预 处 理 后 的 人 脸 图像 识 别效 果 更好 ， 另 速 度 更 快 ． 通 识 ｑ
Ｐ Ａ方法 ， Ｃ 即特征 脸法 ， 一种经 典 的人 脸识别方 法 ， 该 是 使用 方法进行 人脸识 别的基本原理 是 ： 图像 向量经 Ｋ Ｌ变换后 由高 将 —
维 向量转 换 为低维 向量 ， 形成 低维 线性 向量 空 间 ， 并 即特 征子 空 间， 然后将 人 脸投 影到 这个 低维 空 间 ， 所得 到 的投 影 系数作 为 用 识 别 的特 征 向量 别人脸 时 ， 识 只需将 待识别样 本 的投 影 系数 与数 据 库 中目标样本 的投影 系数进行对 比 ， 以确定 与哪一类最接 近［］ ３． － ４ 由于获得 图像 数 据 的随意 性较 大 ，可 以 固定 采 集 的 图像 在 个 阈值来 确 定精度 ．Ｃ Ｐ Ａ算法 流程 图如下 ：
梁 永 霖
（ 韶关 学院 计算 机科学 学 院 ， 东 韶关 ５ ２ ０ ） 广 １０ ５
摘 要 ： 采 集 到 的 人 脸 图像 进 行 预 处 理 和 训 练 ， 对 以改 善 图 像 的 视 觉效 果 ，于 提 并
计 算机 处 理 ， 于 对 图像 进 行 分 割 和 边 缘 检 测 ， 而提 高人 脸 图像 人 别 的 准 确 率 。 人 脸 的提 取 特 征 值 和 识 别等 操 便 从 为
数覆 盖 了计 算机 视觉 的许多 应用领 域 ， 如工 厂产 品检测 、 医学成 像 、 像机 标定 、 摄 立体 视觉和 机器 人等 … ．
人脸 识 别 的基本 过 程是 ： 集人 脸 图像 、 处理 图像 、 练 人脸 图像 、 采 预 训 人脸 检测 与 识别 、 出结 果 ｜ 其 输 ２ ＿ ．
作 者 简 介 ： 永 霖 （９ １ ， ， 东 韶关 人 ， 关 学 院计 算 机 科 学 学 院 讲师 ， 士 ， 要 从 事 社会 网 络分 析 ， 据 库 算 法 等 方 面 的研 究 梁 １ ８一）男 广 韶 硕 主 数
第 ８期
梁 永霖 ： 于 Ｏ ｅ Ｃ 的人 脸 图像 预处理 技术 研究 基 ｏｎ Ｖ
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Ｉ 转换为 （ ＊ 矩阵，存储图片 （ ＊ 矩阵 ＩＮ） Ｍ Ｎ）
Ｉ 平均 图片 （ Ｎ） 阵 Ｍ＊ 矩
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ｌ 提取特征值形成特征向量矩 阵 （ Ｎ） Ｍ＊
在训 练 阶段 ， 利用 特 征值计 算估 计 出脸 部位 置 坐标 ， 然后 将 新读 入 的图 像进 行特 征坐 标 的投影 ，对 图像 进 行训 练并 获 得检 测 和 识 别 的 准 确 率 ．若 直 接 用 Ｏ ｅ Ｃ 自带 分 类 器 ｈ ａｃｓ ｐｎ Ｖ ａｒａ—
・ ５・ ３
人脸 识别 库 ， 个过 程 由 Ｏ ｅ Ｃ 白带 的 ｈ ａｔ ｉｉｇ程序 实 现 ， 可 执 这 ｐｎ Ｖ ａｒ ａ ｎ ｒｎ 且
行 程序在 Ｏ ｅ Ｃ ｐ ｎ Ｖ安装 目录的 ｂｎ目录下． ｉ
通 过 摄 像 头得 到 图像 数 据 ，然后 用 ｃ Ｃ ｅｔＩ ａ ｅ（ ；ｖ ｏｙ （ ； ｖ ｒａｅｍ ｇ ）ｃＣ ｐ ）
人 脸是一个 常 见而 复杂的视觉模 式 ， 人脸所 反映 的视 觉信 息在人 与人的交 流 中有着 重要 的作用 和意义 ，
对 人脸进 行处理和分析 在视频监 控 、 出人 口控制 、 视频会 议以及人机 交互等领域 都有着广泛 的应用前景 ． Ｏ ｅＣ ｐ ｎ Ｖ是 Ｉｔ 公 司支持 的开 源计算 机视 觉库 ， 由一 系列 Ｃ函数和少 量 Ｃ ＋类构 成 ， 现 了图像处 ｎｅ ｌ 它 ＋ 实 理 和计算 机 视觉 方 面 的很多 通用 算 法 ． 以运 行 在 Ｌｎ ｘ ｉｄ ｗ ／ ｃ等操 作 系统 上 ， 目标是 构 建 一个 可 ｉｕ ｎ ｏ ｓ Ｍａ 其 简 单 易用 的计 算机 视觉 框架 ， 以帮助 开发 人员 更便 捷 地设 计 复杂 的计 算 机视 觉相 关 应用 程 序． 包含 的函 它
２１ ０ ２年 ８月 第 ３ ３卷 第 ８
韶关学 院学 报 ・自然科学
Ｊ ｕ ａ ｆＳ ａ ￣ ａ ｉｅｓ ｙ ・Ｎａｕ ａ ｃｅ ｃ ｏ ｍ ｌｏ ｈ ｏ ｕ ｎ Ｕｎｖ ｒｉ ｔ ｔｒ ｌＳ ｉｎ ｅ
Ａｇ ２ ２ ｕ．０１ Ｖ０ －３ ｌ３ Ｎｏ ８ ．
基 于 Ｏｐ ｎ Ｖ 的人脸 图像 预 处 理技 术 研 究 ｅＣ
ｃ ｄ ｆ ｎａ ａ ｅａ ． ｌ 行人 脸检测 ａ ｅ ｒ ｔ ｆｃ ｈｘ 进 ｏ ｌ ｍ
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Ｉ
训练新图片输出准确率
Ｊ ｒ
。 时会 出现识 别 准确率较 有
图 １ Ｐ Ａ 算 法过 程 Ｃ
低 的情 况． 因此 ， 在样本创 建之后 ， 对分类 器进行 训练 。 而形成 要 从
收 稿 日期 ： ０ ２ ０ — ｊ ２ １ — ５ １
中对 人脸 图 像 的预处 理和训 练 是关键 步 骤 ，直接 影响 到检 测速 度和 匹配 准确 率 ．基于 此 。本文 旨在 利 用 Ｏ ｅＣ ｐ ｎ Ｖ对 人脸 图像 的预 处理 和训练 ， 为提 高人脸 检测 速度 和识别 的准确 率提 供充 分 的理论 依 据．
１ 人 脸 识 别 Ｐ Ａ算 法 Ｃ
关 键 词 ： 脸 识 别 ； Ｃ 人 脸 图像 预 处 理 ； ｐ ｎ Ｖ； 征 提 取 人 Ｐ Ａ； Ｏ ｅＣ 特
中 图分 类 号 ：Ｐ ９ ．１ Ｔ３１ ４
文献标 识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ７ ５ ４ （０ ２ ０ — ０ ４ ０ １ ０ — ３ ８ ２ １ ）８ ０ ３ — ４
作 做 好 准 备 用 Ｐ Ａ 人 脸 识 别 方法 ， 现 简 单 且 识 别 准 确 率 高 ． ｅＣ 的特 点是 实现 了图像 处 理 和 计 算 机 视 觉 Ｃ 实 Ｏｐ ｎ Ｖ
方 面 的很 多 通 用 算 法 ， 实验 结 果 表 明 ， 过 预 处 理 后 的 人 脸 图像 识 别效 果 更好 ， 另 速 度 更 快 ． 通 识 ｑ
Ｐ Ａ方法 ， Ｃ 即特征 脸法 ， 一种经 典 的人 脸识别方 法 ， 该 是 使用 方法进行 人脸识 别的基本原理 是 ： 图像 向量经 Ｋ Ｌ变换后 由高 将 —
维 向量转 换 为低维 向量 ， 形成 低维 线性 向量 空 间 ， 并 即特 征子 空 间， 然后将 人 脸投 影到 这个 低维 空 间 ， 所得 到 的投 影 系数作 为 用 识 别 的特 征 向量 别人脸 时 ， 识 只需将 待识别样 本 的投 影 系数 与数 据 库 中目标样本 的投影 系数进行对 比 ， 以确定 与哪一类最接 近［］ ３． － ４ 由于获得 图像 数 据 的随意 性较 大 ，可 以 固定 采 集 的 图像 在 个 阈值来 确 定精度 ．Ｃ Ｐ Ａ算法 流程 图如下 ：
梁 永 霖
（ 韶关 学院 计算 机科学 学 院 ， 东 韶关 ５ ２ ０ ） 广 １０ ５
摘 要 ： 采 集 到 的 人 脸 图像 进 行 预 处 理 和 训 练 ， 对 以改 善 图 像 的 视 觉效 果 ，于 提 并
计 算机 处 理 ， 于 对 图像 进 行 分 割 和 边 缘 检 测 ， 而提 高人 脸 图像 人 别 的 准 确 率 。 人 脸 的提 取 特 征 值 和 识 别等 操 便 从 为
数覆 盖 了计 算机 视觉 的许多 应用领 域 ， 如工 厂产 品检测 、 医学成 像 、 像机 标定 、 摄 立体 视觉和 机器 人等 … ．
人脸 识 别 的基本 过 程是 ： 集人 脸 图像 、 处理 图像 、 练 人脸 图像 、 采 预 训 人脸 检测 与 识别 、 出结 果 ｜ 其 输 ２ ＿ ．
作 者 简 介 ： 永 霖 （９ １ ， ， 东 韶关 人 ， 关 学 院计 算 机 科 学 学 院 讲师 ， 士 ， 要 从 事 社会 网 络分 析 ， 据 库 算 法 等 方 面 的研 究 梁 １ ８一）男 广 韶 硕 主 数
第 ８期
梁 永霖 ： 于 Ｏ ｅ Ｃ 的人 脸 图像 预处理 技术 研究 基 ｏｎ Ｖ