De légers changements dans la technologie de reconnaissance faciale

Le problème des changements légers dans la technologie de reconnaissance faciale nécessite des exemples de code spécifiques

Ces dernières années, avec le développement de la technologie, la technologie de reconnaissance faciale a été largement utilisée dans divers domaines, tels que la surveillance de la sécurité, le paiement facial, etc. Cependant, la technologie de reconnaissance faciale est confrontée à de nombreux défis dans ses applications pratiques, parmi lesquels l'impact des changements de lumière sur la précision de la reconnaissance. La précision des systèmes de reconnaissance faciale sera considérablement limitée en cas de forts changements de lumière ambiante ou de conditions de faible luminosité.

Dans la technologie de reconnaissance faciale, le problème des changements de lumière est principalement divisé en deux situations : l'une est le changement de l'intensité de la lumière ambiante et l'autre est le changement de la lumière de la surface du visage. Les changements dans l'intensité de la lumière ambiante provoquent de grands changements dans la luminosité globale de l'image du visage, tandis que les changements dans la lumière de la surface du visage rendent difficile l'obtention d'informations détaillées sur l'image du visage. Dans les deux situations, le système de reconnaissance faciale sera incapable de déterminer avec précision les caractéristiques du visage.

Afin de résoudre le problème des changements de lumière, de nombreux universitaires et chercheurs ont proposé différentes méthodes. Vous trouverez ci-dessous deux méthodes courantes à titre d'exemple.

Méthode 1 : égalisation de l'histogramme
L'égalisation de l'histogramme est une méthode courante de traitement d'image qui peut améliorer le contraste et la luminosité de l'image. En reconnaissance faciale, l'égalisation de l'histogramme peut être utilisée pour résoudre le problème des changements de lumière. L'exemple de code spécifique est le suivant :

import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('face.jpg', 0) # 直方图均衡化 equ = cv2.equalizeHist(img) # 显示结果 cv2.imshow('Histogram Equalization', np.hstack((img, equ))) cv2.waitKey(0)

Ce code lit d'abord une image en niveaux de gris, puis utilise la fonctionequalizeHistfournie par la bibliothèque OpenCV pour effectuer l'égalisation de l'histogramme. Enfin, l'image originale et l'image égalisée sont comparées via la fonctionimshow.equalizeHist进行直方图均衡化。最后，通过imshow函数将原始图像和均衡后的图像进行比较。

方法二：多光照下的人脸识别
多光照下的人脸识别方法通过建立光照相关的人脸空间模型来处理光线变化问题。具体代码示例如下：

import cv2 # 读取人脸图像 img = cv2.imread('face.jpg', 0) # 构建光照模型 light_model = cv2.createEigenFaceRecognizer() # 训练光照模型 light_model.train([img], np.array([1])) # 对新图像进行识别 prediction, confidence = light_model.predict(new_img) # 显示结果 print("Prediction: ", prediction) print("Confidence: ", confidence)

这段代码首先读取一张灰度图像作为训练样本，然后利用OpenCV库的createEigenFaceRecognizer函数建立光照模型。接着，使用train

La méthode de reconnaissance faciale sous éclairage multiple gère le problème des changements de lumière en établissant un modèle d'espace facial lié à l'éclairage. L'exemple de code spécifique est le suivant :

Ce code lit d'abord une image en niveaux de gris comme échantillon d'entraînement, puis utilise la fonctioncreateEigenFaceRecognizerde la bibliothèque OpenCV pour établir un modèle d'éclairage. Ensuite, utilisez la fonctiontrainpour entraîner le modèle. Enfin, la nouvelle image du visage est reconnue et les résultats de prédiction et la confiance sont générés.

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