图像复杂的信息。Р3.2.3 高斯平滑处理Р?采集的图像会存在或多或少的影响,比如一些不规则的噪声,像图像传输,存储时产生的数据丢失等,故该模块主要用来处理这些噪声,而我们也将这个过程称之为平滑。平滑可以降低图像的视觉噪声,除去图像中的一些高频部分,使剩下的低频更容易识别。Р3.2.4 对比度增强Р?该模块主要是对图像的进一步处理,通过对原始图像的每个像素直接进行灰度处理,使图像的对比度进一步拉开。其处理过程主要是通过增强函数对像素的灰度级进行运算,结果作为图像新的灰度。Р参考文献Р[1]山世光.面部特征检测与识别的研究与实现.哈尔滨:哈尔滨工业大学,1999年7月Р[2]山世光.人脸识别理论与应用研究.哈尔滨:哈尔滨工业大学Р[3]王琳,李勇平,王成波,张鸿洲. 《基于二维Gabor 小波矩阵表征人脸的识别算法》. 计算机工程第34期[9]蒋遂平.人脸识别技术及应用简介.北京:中国计算机世界出版社,2003年12月Р[4]嵇新浩,丁荣涛. 《基于多特征融合和Boosting RBF 神经网络的人脸识别》. 计算机科学2008年第135期Р[5]杨洋,曹向峰,平衡.《基于模型匹配人脸识别的研究》辽宁大学学报自然科学版第35卷Р[6]谢永华,陈伏兵,张生亮,杨静宇. 《基于分块小波变换与奇异值阈值压缩的人脸特征提取与识别算法》. 计算机应用与软件第25卷Р[7]张薇,广西工学院,2005届毕业论文Р[8]王耀贵《图像高斯平滑滤波分析》山东省潍坊卫生学校 Р写作中参考的其他一些文献著作:Р[9]周杰,卢春雨,张长水,李衍达.《人脸自动识别方法综述》. 电子学报2000年4月Р[10]百度百科Р[11]李武军,王崇骏,张炜,陈世福. 《人脸识别研究综述》.模式识别与人工智能 2006年2月Р[12]陈北京,王蔚,宋加涛,任小波. 《一种融合二值边缘特征和灰度特征的人脸识别方法》
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