CN101814143B - 特征图像的亮度特征量提取方法及特征图像的识别方法 - Google Patents

特征图像的亮度特征量提取方法及特征图像的识别方法 Download PDF

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Abstract

一种特征图像的亮度特征量提取方法,其利用特征图像识别***进行亮度特征量提取,包括以下步骤:输入步骤、调整步骤、部位标示步骤、提取步骤、以及存储步骤,其中,所述提取步骤包括:识别步骤,识别各部位图像中的每一个像素点的亮度值;第一比较步骤;第二比较步骤;计算步骤;以及确定步骤,顺序提取目标像素组之外的另一个像素,作为目标像素,重复第一比较步骤、第二比较步骤和计算步骤,直到部位图像中的所有像素均获得亮度特征值。本发明的特征图像的亮度特征量提取方法能够以相当高的效率迅速获得精确的图像亮度特征量。

Description

特征图像的亮度特征量提取方法及特征图像的识别方法
技术领域
本发明涉及一种特征图像的特征量提取方法,尤其是涉及一种脸部图像的亮度特征量提取方法。
背景技术
近年来,提出了一种利用摄像头摄取的特征图案,例如脸部,识别人的身份的实用方法。常用的一种匹配方法是,通过例如在预先设定的注册图像和处理目标图像之间进行标准化相关性等识别处理,来计算相似度,并最终根据相似度来判断待识别的人是否是已经预先注册在识别***中的人。
当在实时的环境下(例如安全***)提供使用这种匹配方法的人脸识别时,存在以下可能:由于天气或一天中时辰的变化,图像的反差变化会很大,甚至会在图像中产生局部阴影。在实时环境中,图像中的人的外貌会根据光线的变化显著变化,这将极大地影响识别精度。
为了解决这个问题,已经有人提出了将相对于光线的变化更加稳定的特征量从亮度值中提取出来,而不是在图像的亮度值本身上执行识别处理。例如,将每一个比对部位中的每一个像素的亮度值通过与该像素的环绕像素之间的差值进行修正,然后将修正的亮度值定义为该像素的最终亮度值。
然而现有技术存在修正方式粗略,最终亮度值不够精确,以及针对每一个像素进行修正,效率太低的缺点。
发明内容
为解决上述技术问题,根据本发明的一个方案,本发明提供一种脸部图像的亮度特征量提取方法,其利用脸部图像识别***进行亮度特征量提取,所述脸部图像识别***包括:图像存储单元、调整剪切单元、标示单元、亮度特征量提取单元、存储单元,
所述脸部图像的亮度特征量提取方法包括以下步骤:
输入步骤,将待登记的脸部图像或待识别的脸部图像通过摄像头输入到所述脸部图像识别***的所述图像存储单元中;
调整步骤,将所存储的脸部图像通过所述调整剪切单元调整并剪切为方向、尺寸符合一定标准的标准脸部图像;
部位标示步骤,将所述标准脸部图像通过所述标示单元按照部位进行分割标示;
提取步骤,对所标示的每一部位图像用所述亮度特征量提取单元提取各部位图像的亮度特征量;
存储步骤,将所述亮度特征量存储在所述存储单元中;
其中,所述提取步骤包括:
识别步骤,识别各部位图像中的每一个像素点的亮度值;
第一比较步骤,提取部位图像中的一个像素作为目标像素,将与该目标像素相邻的所有像素所作为目标像素环绕像素,计算各目标像素环绕像素与目标像素之间的亮度差值,如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的±20%,则将该环绕像素与所述目标像素归为一目标像素组;
第二比较步骤,将与所述第一比较步骤中得到的所述目标像素组相邻的所有像素作为像素组环绕像素,计算各像素组环绕像素与在所述第一比较步骤中提取的所述目标像素之间的亮度差值,如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的+100%,则将该像素组环绕像素计数为+1;如果所述亮度差值超过所述目标像素的亮度的+100%,则将该像素组环绕像素计数为+2;如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的-50%,则将该像素组环绕像素计数为0;如果所述亮度差值超过所述目标像素的亮度的-50%,则将该像素组环绕像素计数为-1;
计算步骤,将所述各像素组环绕像素的计数累加得到一最终亮度特征值,将该最终亮度特征值分配给所述目标像素组中的各目标像素,由此得到各目标像素的亮度特征量;
确定步骤,顺序提取目标像素组之外的另一个像素,作为目标像素,重复第一比较步骤、第二比较步骤和计算步骤,直到部位图像中的所有像素均获得亮度特征值。
进一步地,本发明所述的脸部图像的亮度特征量提取方法中,所述图像存储单元包括登记的脸部图像存储子单元和待识别的脸部图像存储子单元。
进一步地,本发明所述的脸部图像的亮度特征量提取方法中,输入步骤,将待登记的脸部图像或待识别的脸部图像通过摄像头输入到所述脸部图像识别***的所述图像存储单元中的所述登记的脸部图像存储子单元中;
进一步地,本发明所述的脸部图像的亮度特征量提取方法中,在所述部位标示步骤中,将所述标准脸部图像通过所述标示单元按照部位以数字的方式进行分割标示。
进一步地,本发明所述的脸部图像的亮度特征量提取方法中,在所述部位标示步骤,将所述标准脸部图像通过所述标示单元按照部位进行分割标示,所述部位包括脸部的嘴巴、眉毛、眼睛、鼻子、下巴以及颧骨。
进一步地,本发明所述的特征图像的亮度特征量提取方法中,在所述计算步骤中,将所述各像素组环绕像素的计数累加得到一最终亮度特征值,将该最终亮度特征值分配给所述目标像素组中的各目标像素,并且,如果所述最终亮度特征值不大于+2或不小于-2,则将所述最终亮度特征值设定为0,由此得到各目标像素的亮度特征量。
根据本发明的另一个方案,本发明提供一种特征图像的识别方法,包括以下步骤:
登记图像输入步骤,将待登记的特征图像通过摄像头输入到所述特征图像识别***的所述图像存储单元中;
调整步骤,将所存储的特征图像通过所述调整剪切单元调整并剪切为方向、尺寸符合一定标准的标准特征图像;
部位标示步骤,将所述标准特征图像通过所述标示单元按照部位进行分割标示;
提取步骤,对所标示的每一部位图像用所述亮度特征量提取单元提取各部位图像的亮度特征量;
存储步骤,将所述亮度特征量存储在所述存储单元中;
其中,所述提取步骤包括:
识别步骤,识别各部位图像中的每一个像素点的亮度值;
第一比较步骤,提取部位图像中的一个像素作为目标像素,将与该目标像素相邻的所有像素所作为目标像素环绕像素,计算各目标像素环绕像素与目标像素之间的亮度差值,如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的±20%,则将该环绕像素与所述目标像素归为一目标像素组;
第二比较步骤,将与所述第一比较步骤中得到的所述目标像素组相邻的所有像素作为像素组环绕像素,计算各像素组环绕像素与在所述第一比较步骤中提取的所述目标像素之间的亮度差值,如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的+100%,则将该像素组环绕像素计数为+1;如果所述亮度差值超过所述目标像素的亮度的+100%,则将该像素组环绕像素计数为+2;如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的-50%,则将该像素组环绕像素计数为0;如果所述亮度差值超过所述目标像素的亮度的-50%,则将该像素组环绕像素计数为-1;
计算步骤,将所述各像素组环绕像素的计数累加得到一最终亮度特征值,将该最终亮度特征值分配给所述目标像素组中的各目标像素,由此得到各目标像素的亮度特征量;
确定步骤,顺序提取目标像素组之外的另一个像素,作为目标像素,重复第一比较步骤、第二比较步骤和计算步骤,直到部位图像中的所有像素均获得亮度特征值;
待识别图像输入步骤,将待识别的特征图像通过摄像头输入到所述特征图像识别***的所述图像存储单元中;
重复上述调整步骤、部位标示步骤、提取步骤以及存储步骤,从而获得待识别的特征图像的亮度特征量;
根据用户选取的三个以上的特征部位或者根据所述图像识别***设定的多个部位分别从图像存储单元中提取所述部位的待识别的特征图像的亮度特征量和登记的特征图像的亮度特征量;
将所提取的所述待识别的特征图像的亮度特征量与所述登记的特征图像的亮度特征量进行比较,如果两者类似,则判定为待识别的特征图像通过识别;否则如果两者不类似,则判定为待识别的特征图像未通过识别。
进一步地,本发明所述的特征图像的识别方法中,所述用户选取的三个以上的特征部位中至少包括脸部的嘴巴、眉毛、眼睛、鼻子、下巴以及颧骨其中之一。
进一步地,本发明所述的特征图像的亮度特征量提取方法中,在所述计算步骤中,将所述各像素组环绕像素的计数累加得到一最终亮度特征值,将该最终亮度特征值分配给所述目标像素组中的各目标像素,并且,如果所述最终亮度特征值不大于+2或不小于-2,则将所述最终亮度特征值设定为0,由此得到各目标像素的亮度特征量。
进一步地,如权利要求7所述的特征图像的亮度特征量提取方法,其中,在所述第一比较步骤中,如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的±10%时,则将该环绕像素与所述目标像素归为一目标像素组。
通过本发明所提供的技术方案,识别***可以将亮度类似的像素归为一组,从而提高了效率。并且根据环绕像素和目标像素的亮度差值,更加细致地为环绕像素设定参数值,从而更加精确地确定目标像素的最终亮度特征值,从而得到各目标像素的亮度特征量。
具体实施方式
下面将通过实施例详细说明本发明:
本发明提供的特征图像的亮度特征量提取方法中利用了特征图像识别***。特征识别***可以通过对已经存储的特征特征和待检验的特征特征进行比对,而确定待识别的人是否是已经注册的人员中的某一个。所述特征图像识别***包括:图像存储单元、调整剪切单元、标示单元、亮度特征量提取单元、存储单元。这些单元的作用如下所述。
然而,通过摄像头取得的特征图像会因肤色以及因外界光线的变化而产生亮度差异,这种差异可能会导致识别的失败。因此需要特别重视特征图像的亮度特征,因此需要提供一种最大可能排除光线变化影响的特征图像的亮度特征量提取方法。
本发明提供的特征图像的亮度特征量提取方法包括以下步骤:
输入步骤,将待登记的特征图像或待识别的特征图像通过摄像头输入到所述特征图像识别***的所述图像存储单元中。由于这种方法既适于对预先录入的登记的特征图像进行处理,又适合对应用时需要进行识别的特征图像进行处理,因此在所述输入步骤中,输入的可以是两种图像中的任一种。
调整步骤,将所存储的特征图像通过所述调整剪切单元调整并剪切为方向、尺寸符合一定标准的标准特征图像。调整剪切单元对输入的处理目标图像执行检测,并且确定处理目标图像中的特征的位置、大小和方向。此外,调整剪切单元基于所确定的特征位置、特征尺寸和特征方向标准化面部尺寸至预定的尺寸;通过剪切特征图像产生剪切的标准图形,这样,特征部位沿预定的方向取向;以及输出所剪切的标准图像。
部位标示步骤,将所述标准特征图像通过所述标示单元按照部位进行分割标示。标示的时候可以用数字进行标示,也可以用字母进行标示。标示是为了便于将来进行识别的时候,能够准确地在注册的特征图像和待识的别特征图像上选择出相同的部位。
提取步骤,对所标示的每一部位图像用所述亮度特征量提取单元提取各部位图像的亮度特征量;
其中,所述提取步骤包括:
识别步骤,识别各部位图像中的每一个像素点的亮度值。
第一比较步骤,提取部位图像中的一个像素作为目标像素,将与该目标像素相邻的所有像素所作为目标像素环绕像素,计算各目标像素环绕像素与目标像素之间的亮度差值,如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的±20%,则将该环绕像素与所述目标像素归为一目标像素组。例如选定的目标像素的亮度值是100,则环绕像素中亮度值介于80~120之间的可以与所述目标像素归为一组,成为一个目标像素组。假定说,目标像素周围有八个环绕像素,而其中两个环绕像素的亮度值介于80~120之间,那么这两个环绕像素和那个目标像素组成包含三个像素的目标像素组。
第二比较步骤,将与所述第一比较步骤中得到的所述目标像素组相邻的所有像素作为像素组环绕像素,计算各像素组环绕像素与在所述第一比较步骤中提取的所述目标像素之间的亮度差值,如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的+100%,则将该像素组环绕像素计数为+1;如果所述亮度差值超过所述目标像素的亮度的+100%,则将该像素组环绕像素计数为+2;如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的-50%,则将该像素组环绕像素计数为0;如果所述亮度差值超过所述目标像素的亮度的-50%,则将该像素组环绕像素计数为-1。例如,将上面包含三个像素的目标像素组相邻的像素,也就是,和所述三个像素中任意一个相邻的像素作为像素组环绕像素。然而对各个环绕像素设定参数,参数设定规则就是如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的+100%,则将该像素组环绕像素计数为+1;如果所述亮度差值超过所述目标像素的亮度的+100%,则将该像素组环绕像素计数为+2;如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的-50%,则将该像素组环绕像素计数为0;如果所述亮度差值超过所述目标像素的亮度的-50%,则将该像素组环绕像素计数为-1。这个规则能够使得环绕像素的亮度参数更加精确,从而使得后续的对目标像素亮度参数的设定更为准确。
计算步骤,将所述各像素组环绕像素的计数累加得到一最终亮度特征值,将该最终亮度特征值分配给所述目标像素组中的各目标像素,由此得到各目标像素的亮度特征量。也就是说,一个目标像素组中的各目标像素的亮度特征值(亮度特征量)是一样的。从而简化了计算过程,提供了识别效率。
确定步骤,顺序提取目标像素组之外的另一个像素,作为目标像素,重复第一比较步骤、第二比较步骤和计算步骤,直到部位图像中的所有像素均获得亮度特征值。这样这个部位像素就获得了亮度特征量。
最后是存储步骤,将所述亮度特征量存储在所述存储单元中。
所述的特征图像的亮度特征量提取方法中,所述图像存储单元包括登记的特征图像存储子单元和待识别的特征图像存储子单元。这样可以将待登记的特征图像和待识别的特征图像分开存储。
所述的特征图像的亮度特征量提取方法中,在所述输入步骤中,将待登记的特征图像或待识别的特征图像通过摄像头输入到所述特征图像识别***的所述图像存储单元中的所述登记的特征图像存储子单元中。
所述的特征图像的亮度特征量提取方法中,在所述部位标示步骤中,将所述标准特征图像通过所述标示单元按照部位以数字的方式进行分割标示。实际上也可以以字母的方式进行标示,但是以数字的方式标示,比较容易与亮度特征量标示结合起来。
所述的特征图像的亮度特征量提取方法中,在所述部位标示步骤中,将所述标准特征图像通过所述标示单元按照部位进行分割标示,所述部位包括脸部的嘴巴、眉毛、眼睛、鼻子、下巴以及颧骨。通常在进行识别的时候,脸部图像比对的部位主要是眼睛、鼻子和嘴巴。而在一些特殊情况,例如,待识别者戴眼镜或口罩的情况下,也可以由待识别者自行选择想要识别的部位。
所述的特征图像的亮度特征量提取方法中,在所述计算步骤中,将所述各像素组环绕像素的计数累加得到一最终亮度特征值,将该最终亮度特征值分配给所述目标像素组中的各目标像素,并且,如果所述最终亮度特征值不大于+2或不小于-2,则将所述最终亮度特征值设定为0,由此得到各目标像素的亮度特征量。当最终亮度特征值不大于+2或不小于-2时,也就是说,当最终亮度特征值是0,1或-1时,可以直接将所述最终亮度特征值设定为0,这说明该目标像素(目标像素组)周围的亮度变化不是很大。
本发明还提供了一种特征图像的识别方法,包括以下步骤:
登记图像输入步骤,将待登记的特征图像通过摄像头输入到所述特征图像识别***的所述图像存储单元中;
调整步骤,将所存储的特征图像通过所述调整剪切单元调整并剪切为方向、尺寸符合一定标准的标准特征图像;
部位标示步骤,将所述标准特征图像通过所述标示单元按照部位进行分割标示;
提取步骤,对所标示的每一部位图像用所述亮度特征量提取单元提取各部位图像的亮度特征量;
存储步骤,将所述亮度特征量存储在所述存储单元中;
其中,所述提取步骤包括:
识别步骤,识别各部位图像中的每一个像素点的亮度值;
第一比较步骤,提取部位图像中的一个像素作为目标像素,将与该目标像素相邻的所有像素所作为目标像素环绕像素,计算各目标像素环绕像素与目标像素之间的亮度差值,如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的±20%,则将该环绕像素与所述目标像素归为一目标像素组;
第二比较步骤,将与所述第一比较步骤中得到的所述目标像素组相邻的所有像素作为像素组环绕像素,计算各像素组环绕像素与在所述第一比较步骤中提取的所述目标像素之间的亮度差值,如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的+100%,则将该像素组环绕像素计数为+1;如果所述亮度差值超过所述目标像素的亮度的+100%,则将该像素组环绕像素计数为+2;如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的-50%,则将该像素组环绕像素计数为0;如果所述亮度差值超过所述目标像素的亮度的-50%,则将该像素组环绕像素计数为-1;
计算步骤,将所述各像素组环绕像素的计数累加得到一最终亮度特征值,将该最终亮度特征值分配给所述目标像素组中的各目标像素,由此得到各目标像素的亮度特征量;
确定步骤,顺序提取目标像素组之外的另一个像素,作为目标像素,重复第一比较步骤、第二比较步骤和计算步骤,直到部位图像中的所有像素均获得亮度特征值;
待识别图像输入步骤,将待识别的特征图像通过摄像头输入到所述特征图像识别***的所述图像存储单元中;
重复上述调整步骤、部位标示步骤、提取步骤以及存储步骤,从而获得待识别的特征图像的亮度特征量;
根据用户选取的三个以上的特征部位或者根据所述图像识别***设定的多个部位分别从图像存储单元中提取所述部位的待识别的特征图像的亮度特征量和登记的特征图像的亮度特征量;
将所提取的所述待识别的特征图像的亮度特征量与所述登记的特征图像的亮度特征量进行比较,如果两者类似,则判定为待识别的特征图像通过识别;否则如果两者不类似,则判定为待识别的特征图像未通过识别。
所述的特征图像的识别方法中,所述用户选取的三个以上的特征部位中至少包括脸部的嘴巴、眉毛、眼睛、鼻子、下巴以及颧骨其中之一。
所述的特征图像的亮度特征量提取方法中,在所述计算步骤中,将所述各像素组环绕像素的计数累加得到一最终亮度特征值,将该最终亮度特征值分配给所述目标像素组中的各目标像素,并且,如果所述最终亮度特征值不大于+2或不小于-2,则将所述最终亮度特征值设定为0,由此得到各目标像素的亮度特征量。
所述的特征图像的亮度特征量提取方法中,在所述第一比较步骤中,如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的±10%时,则将该环绕像素与所述目标像素归为一目标像素组。
本发明中所揭示的多种功能结构及其实施例,均通过权利要求得到体现和保护,任何根据本发明中所示的附图和实施例所得到的启示,均落入本发明所保护的范围之中。

Claims (5)

1.一种特征图像的亮度特征量提取方法,其利用特征图像识别***进行亮度特征量提取,所述特征图像识别***包括:图像存储单元、调整剪切单元、标示单元、亮度特征量提取单元、存储单元,
所述特征图像的亮度特征量提取方法包括以下步骤:
输入步骤,将待登记的特征图像或待识别的特征图像通过摄像头输入到所述特征图像识别***的所述图像存储单元中;
调整步骤,将所存储的特征图像通过所述调整剪切单元调整并剪切为方向、尺寸符合一定标准的标准特征图像;
部位标示步骤,将所述标准特征图像通过所述标示单元按照部位进行分割标示;
提取步骤,对所标示的每一部位图像用所述亮度特征量提取单元提取各部位图像的亮度特征量;
存储步骤,将所述亮度特征量存储在所述存储单元中;
其中,所述提取步骤包括:
识别步骤,识别各部位图像中的每一个像素点的亮度值;
第一比较步骤,提取部位图像中的一个像素作为目标像素,将与该目标像素相邻的所有像素所作为目标像素环绕像素,计算各目标像素环绕像素与目标像素之间的亮度差值,如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的±20%,则将该环绕像素与所述目标像素归为一目标像素组;
第二比较步骤,将与所述第一比较步骤中得到的所述目标像素组相邻的所有像素作为像素组环绕像素,计算各像素组环绕像素与在所述第一比较步骤中提取的所述目标像素之间的亮度差值,如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的+100%,则将该像素组环绕像素计数为+1;如果所述亮度差值超过所述目标像素的亮度的+100%,则将该像素组环绕像素计 数为+2;如果所述亮度差值不超过所述目标像素的亮度的-50%,则将该像素组环绕像素计数为0;如果所述亮度差值超过所述目标像素的亮度的-50%,则将该像素组环绕像素计数为-1;
计算步骤,将所述各像素组环绕像素的计数累加得到一最终亮度特征值,将该最终亮度特征值分配给所述目标像素组中的各目标像素,由此得到各目标像素的亮度特征量;
确定步骤,顺序提取目标像素组之外的另一个像素,作为目标像素,重复第一比较步骤、第二比较步骤和计算步骤,直到部位图像中的所有像素均获得亮度特征值。
2.如权利要求1所述的特征图像的亮度特征量提取方法,其中,所述图像存储单元包括登记的特征图像存储子单元和待识别的特征图像存储子单元。
3.如权利要求2所述的特征图像的亮度特征量提取方法,其中,在所述输入步骤中,将待登记的特征图像或待识别的特征图像通过摄像头输入到所述特征图像识别***的中的所述登记的特征图像存储子单元中。
4.如权利要求1所述的特征图像的亮度特征量提取方法,其中,在所述部位标示步骤中,将所述标准特征图像通过所述标示单元按照部位以数字的方式进行分割标示。
5.如权利要求1所述的特征图像的亮度特征量提取方法,其中,在所述部位标示步骤,将所述标准特征图像通过所述标示单元按照部位进行分割标示,所述部位包括脸部的嘴巴、眉毛、眼睛、鼻子、下巴以及颧骨。 
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101414357A (zh) * 2008-11-12 2009-04-22 北京中星微电子有限公司 一种检测画面闪烁的方法和装置
CN101447023A (zh) * 2008-12-23 2009-06-03 北京中星微电子有限公司 人头检测方法和***
CN101782967A (zh) * 2010-03-19 2010-07-21 周庆芬 脸部图像的亮度特征量提取方法及脸部图像的识别方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4569837B2 (ja) * 2007-03-30 2010-10-27 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 地物情報収集装置及び地物情報収集方法
JP4703605B2 (ja) * 2007-05-31 2011-06-15 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 地物抽出方法、並びにそれを用いた画像認識方法及び地物データベース作成方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101414357A (zh) * 2008-11-12 2009-04-22 北京中星微电子有限公司 一种检测画面闪烁的方法和装置
CN101447023A (zh) * 2008-12-23 2009-06-03 北京中星微电子有限公司 人头检测方法和***
CN101782967A (zh) * 2010-03-19 2010-07-21 周庆芬 脸部图像的亮度特征量提取方法及脸部图像的识别方法

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