电脑开发与应用
電腦開髮與應用
전뇌개발여응용
COMPUTER DEVELOPMENT & APPLICATIONS
2008年
1期
25-27
,共3页
数字图像处理%性别识别%分形几何%关联维%人工神经网络
數字圖像處理%性彆識彆%分形幾何%關聯維%人工神經網絡
수자도상처리%성별식별%분형궤하%관련유%인공신경망락
以原始人脸图像为基础,用灰度拉伸、灰度均衡、中值滤波、图像锐化和图像变换等多种处理方法对人脸图像进行预处理,用分形几何的关联维方法提取人脸图像的特征值,并通过BP网络建立性别识别模型.在此基础上,用上述各种预处理方法对29个未参与建模的人脸图像处理,然后进行性别识别.结果表明,用灰度拉伸和傅立叶变换处理的人脸图像,性别识别效果较好;图像变换比其他处理方法的识别效果好;先对人脸图像作灰度拉伸,然后作傅立叶变换,性别识别效果最佳.
以原始人臉圖像為基礎,用灰度拉伸、灰度均衡、中值濾波、圖像銳化和圖像變換等多種處理方法對人臉圖像進行預處理,用分形幾何的關聯維方法提取人臉圖像的特徵值,併通過BP網絡建立性彆識彆模型.在此基礎上,用上述各種預處理方法對29箇未參與建模的人臉圖像處理,然後進行性彆識彆.結果錶明,用灰度拉伸和傅立葉變換處理的人臉圖像,性彆識彆效果較好;圖像變換比其他處理方法的識彆效果好;先對人臉圖像作灰度拉伸,然後作傅立葉變換,性彆識彆效果最佳.
이원시인검도상위기출,용회도랍신、회도균형、중치려파、도상예화화도상변환등다충처리방법대인검도상진행예처리,용분형궤하적관련유방법제취인검도상적특정치,병통과BP망락건립성별식별모형.재차기출상,용상술각충예처리방법대29개미삼여건모적인검도상처리,연후진행성별식별.결과표명,용회도랍신화부립협변환처리적인검도상,성별식별효과교호;도상변환비기타처리방법적식별효과호;선대인검도상작회도랍신,연후작부립협변환,성별식별효과최가.
