【摘 要】
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第二代居民身份证的普及势在必行,由于办证数量多、质量要求高、时间安排紧以及为了方便群众,需要制定数字相片的相关规范标准。如何自动的改善数字图像的质量,并使其符合公
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第二代居民身份证的普及势在必行,由于办证数量多、质量要求高、时间安排紧以及为了方便群众,需要制定数字相片的相关规范标准。如何自动的改善数字图像的质量,并使其符合公安部发布的居民身份证数字相片技术标准是一个亟待解决的关键技术问题。在这一背景下,本论文主要研究了人脸图像的旋转调整、人脸检测、高光校正、缩放裁切和背景滤除:图像预处理:根据人像所具有的对称性和肩部角点旋转不变特性,采用基于SUSAN角点检测的方法来实现图像的调整调整。这种方法简单、特征定位比较准确,而且抗噪能力强;在旋转过程中,采用了双三次插值的方法进行近似处理,其优点是能够很好保持原图像的细节,基本消除旋转时产生的锯齿现象,降低偏移误差。人脸检测:采用了基于肤色模型与AdaBoost学习的层叠分类器的人脸检测方法,现将主要内容简述如下:(1)利用人脸肤色特征,采用HSCC颜色模型对人脸区域进行提取;(2)皮肤区域提取后,依据人的脸型如椭圆形,对人脸候选区域进行初选,以减少后续工作量;(3)利用AdaBoost算法对人脸侯选区进行进一步的检测以及眼睛定位。原始的基于AdaBoost算法的检测器只能检测正面人脸图像,而采用改进后的金字塔结构的检测器组合实现了多姿态人脸检测,可以检测人脸姿态在?? ?5 0 , +50??范围内的人脸图像,并且其中所采用
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