Rumah >Peranti teknologi >AI >Perubahan pencahayaan dalam teknologi pengecaman muka
Masalah perubahan pencahayaan dalam teknologi pengecaman muka memerlukan contoh kod khusus
Abstrak: Dengan perkembangan pesat teknologi pengecaman muka, pengecaman muka semakin digunakan dalam pelbagai bidang. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, teknologi pengecaman muka sering dipengaruhi oleh perubahan dalam pencahayaan, mengakibatkan penurunan dalam ketepatan pengecaman. Artikel ini akan memperkenalkan isu perubahan pencahayaan dalam pengecaman muka dan menyediakan contoh kod khusus yang boleh digunakan untuk mengatasi kesan perubahan pencahayaan pada pengecaman muka.
2.1 Pencahayaan tidak sekata
Pencahayaan tidak sekata bermakna keadaan pencahayaan bahagian tertentu imej jelas berbeza daripada bahagian lain, menyebabkan pendedahan berlebihan tempatan atau bayang-bayang. Kesan. Dalam kes ini, ekspresi ciri muka terganggu, mengakibatkan penurunan ketepatan pengecaman muka.
2.2. Perubahan keamatan cahaya
Perubahan keamatan cahaya bermakna keamatan cahaya dalam keseluruhan imej berubah dalam julat tertentu. Dalam kes ini, kecerahan dan kontras dalam imej akan berubah, menyebabkan kualiti imej muka berkurangan dan ekspresi ciri terjejas.
2.3. Perubahan arah pencahayaan
Perubahan arah pencahayaan merujuk kepada perubahan sudut dan arah cahaya. Disebabkan oleh struktur geometri dan ciri-ciri kulit muka manusia, perubahan arah pencahayaan akan menyebabkan perubahan dalam taburan bayang-bayang muka manusia, sekali gus menjejaskan pengekstrakan ciri dan padanan imej.
import cv2 def histogram_equalization(img): """ 直方图均衡化 """ gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) equalized = cv2.equalizeHist(gray) return cv2.cvtColor(equalized, cv2.COLOR_GRAY2BGR) def normalize_lighting(images): """ 光照归一化 """ normalized_images = [] for img in images: normalized = histogram_equalization(img) normalized_images.append(normalized) return normalized_images # 调用示例 images = [] # 原始人脸图像列表 for image_path in image_paths: img = cv2.imread(image_path) images.append(img) normalized_images = normalize_lighting(images)
Namun, perlu diingat bahawa walaupun kaedah ini mempunyai kelebihan yang mudah dan mudah digunakan, ia masih mempunyai batasan tertentu dalam beberapa senario yang kompleks. Oleh itu, penyelidikan seterusnya boleh meneroka kaedah normalisasi pencahayaan lain yang lebih cekap dan mantap.
Rujukan:
[1] Yang M, Zhang L, Zhang D, et al. Pengekodan jarang teguh untuk pengecaman muka[J].
[2] Zheng Y, Zhang L, Sun J, et al. Pendekatan pengekstrakan ciri diskriminasi untuk pengecaman muka berasaskan imej[J].
Atas ialah kandungan terperinci Perubahan pencahayaan dalam teknologi pengecaman muka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!