摘要
本发明公开了一种基于深度学习的车内人员人脸识别方法及系统,本发明先对人脸图像进行光照平衡处理,得到光照平衡图像;然后,对光照平衡图像进行光照去噪处理,得到去噪图像;如此,进行光照平衡处理,可一定程度的降低光照对人脸图像的影响;同时,进行图像的光照去噪,可进一步的减弱光照对图像的污染,从而使图像更清晰;而在完成光照去噪后,本发明则进行人脸姿态校正,以降低姿态对人脸识别的不良影响;接着,对校正后的人脸图像进行去遮挡处理,得到去遮挡人脸图像;最后,将去遮挡人脸图像输入至人脸识别模型,即可得到人脸识别结果;如此,本发明能够降低光照、遮挡以及姿态等因素对人脸识别的影响,从而可提高人脸识别的准确性。
技术关键词
光照
遮挡人脸图像
像素点
人脸识别方法
滤波
参数
直方图均衡化
姿态校正
人脸识别模型
人脸姿态
位置校正
因子
矩阵
人脸识别系统
存储计算机程序
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