CN112487904A - 一种基于大数据分析的视频图像处理方法及*** - Google Patents
一种基于大数据分析的视频图像处理方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN112487904A CN112487904A CN202011317899.1A CN202011317899A CN112487904A CN 112487904 A CN112487904 A CN 112487904A CN 202011317899 A CN202011317899 A CN 202011317899A CN 112487904 A CN112487904 A CN 112487904A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- face
- video image
- analysis
- emotion
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/174—Facial expression recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
- G06V10/267—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
- G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于大数据分析的视频图像处理方法,所述视频图像处理方法包括:建立人脸识别数据库和人脸微表情数据库;采集视频图像获取人脸图像;对采集的视频图像进行预处理消除视频图像中的背景杂色;对预处理后的视频图像中的情感特征并进行情感分析,完成对视频图像的识别。本发明的优点在于:通过对视频图像进行边缘提取、直方图均衡、肤色分割和光照补偿等预处理去除了图像中多余的混淆色,使得在后续对人脸的表情等细节的分析识别上更为准确,也进一步地缩短了识别的时间。
Description
技术领域
本发明涉及大数据分析技术领域,尤其涉及一种基于大数据分析的视频图像处理方法及***。
背景技术
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,用摄像机或者摄像头采集含有人脸的图像或者视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别或者面部识别。
现有的人脸识别大多只是对人脸的大体特征进行识别,实现从视频图像中判断出某个人,或者判断某人与数据库的信息是否能够匹配成功;但是在有些场合需要对视频图像中的面部的细微表情进行识别,因此需要分析视频图像中比较细节的部分,但是视频中背景色太多,会给图像的细节分析造成很大的困扰,导致视频图像识别速度较慢,甚至导致整体识别准确度的降低。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点,提供了一种基于大数据分析的视频图像处理方法及***,解决了现有人脸识别方法中存在的不足。
本发明的目的通过以下技术方案来实现:一种基于大数据分析的视频图像处理方法,所述视频图像处理方法包括:
建立人脸识别数据库和人脸微表情数据库;
采集视频图像获取人脸图像;
对采集的视频图像进行预处理消除视频图像中的背景杂色;
对预处理后的视频图像中的情感特征并进行情感分析,完成对视频图像的识别。
进一步地,所述对采集的视频图像进行预处理消除视频图像中的背景杂色包括:
对采集的视频图像中的人脸图像轮廓进行捕捉以及将肤色区域与背景图像分离,并将捕捉到的人脸图像从视频图像的背景中截取出来后进行二值化处理;
提取二值化处理后的图像边缘,去除边缘很弱的图像区域以及变化平坦的背景区域后使图像中像素值分布均衡化;
去除经过像素值分布均衡化后图像的二值化处理效果,并进行光照补偿以克服亮度不均对结果的干扰。
进一步地,所述使图像中像素值分布均衡化具体包括以下内容:
输入图像进行直方图均衡,利用2D-FFT将其变换到频域,采用最佳自适应相关器将输入图像与平均脸模板求相关;
将滤波器的输出按照阈值分为人脸区域,可能的人脸区域和背景区域三部分,通过3×3的窗口内对待测图像进行局部灰度均衡,最后使用OAC滤波器输出背景区域。
进一步地,所述对预处理后的视频图像中的情感特征并进行情感分析,完成对视频图像的识别包括:
分析预处理后图像的颜色参数,根据图像颜色变化判断人脸的范围,将人脸位置的反馈结果调整截图画面,以及根据人脸位置信息对人脸位置图像进行像素化,并结合数据库的人脸特征数据对图像像素进行像素统计人脸识别;
根据分析的人脸结果结合数据库中的微表情特征进行分析和定义人脸特征点,结合生成人脸模型并在模型上标定特征点,实时分析调整特征点的位置以及记录特征点位置的变化位移;
根据人脸模型上的特征点位置变化位移,调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化,并输出分析结果。
一种基于大数据分析的视频图像处理***,它包括数据库构建模块、图像预处理模块和人脸情感分析模块;
所述数据库构建模块用于建立人脸识别数据库和人脸微表情数据库;
所述图像预处理模块用于对采集的视频图像进行预处理消除视频图像中的背景杂色;
所述人脸情感分析模块用于对预处理后的视频图像中的情感特征并进行情感分析,完成对视频图像的识别。
进一步地,所述图像预处理模块包括人脸轮廓截取及处理单元、边缘提取及均衡化处理单元以及光照补偿单元;
所述人脸轮廓截图及处理单元用于对采集的视频图像中的人脸图像轮廓进行捕捉以及将肤色区域与背景图像分离,并将捕捉到的人脸图像从视频图像的背景中截取出来后进行二值化处理;
所述边缘提取及均衡化处理单元用于提取二值化处理后的图像边缘,去除边缘很弱的图像区域以及变化平坦的背景区域后使图像中像素值分布均衡化;
所述光照补偿单元用于去除经过像素值分布均衡化后图像的二值化处理效果,并进行光照补偿以克服亮度不均对结果的干扰。
进一步地,所述人脸情感分析模块包括颜色分析及像素统计单元、特征点分析及建模单元和情绪分析单元;
所述颜色分析及像素统计单元用于分析预处理后图像的颜色参数,根据图像颜色变化判断人脸的范围,将人脸位置的反馈结果调整截图画面,以及根据人脸位置信息对人脸位置图像进行像素化,并结合数据库的人脸特征数据对图像像素进行像素统计人脸识别;
所述特征点分析及建模单元用于根据分析的人脸结果结合数据库中的微表情特征进行分析和定义人脸特征点,结合生成人脸模型并在模型上标定特征点,实时分析调整特征点的位置以及记录特征点位置的变化位移;
所述情绪分析单元用于根据人脸模型上的特征点位置变化位移,调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化,并输出分析结果。
本发明具有以下优点:一种基于大数据分析的视频图像处理方法及***,通过对视频图像进行边缘提取、直方图均衡、肤色分割和光照补偿等预处理去除了图像中多余的混淆色,使得在后续对人脸的表情等细节的分析识别上更为准确,也进一步地缩短了识别的时间。
附图说明
图1为本发明的流程图;。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的保护范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本发明做进一步的描述。
如图1所示,本发明涉及一种基于大数据分析的视频图像处理方法,所述视频图像处理方法包括:
S1、建立人脸识别数据库和人脸微表情数据库;
S2、采集视频图像获取人脸图像;
S3、对采集的视频图像进行预处理消除视频图像中的背景杂色;
S4、对预处理后的视频图像中的情感特征并进行情感分析,完成对视频图像的识别。
进一步地,所述对采集的视频图像进行预处理消除视频图像中的背景杂色包括:
对采集的视频图像中的人脸图像轮廓进行捕捉以及将肤色区域与背景图像分离,并将捕捉到的人脸图像从视频图像的背景中截取出来后进行二值化处理;
提取二值化处理后的图像边缘,去除边缘很弱的图像区域以及变化平坦的背景区域后使图像中像素值分布均衡化;
去除经过像素值分布均衡化后图像的二值化处理效果,并进行光照补偿以克服亮度不均对结果的干扰。
进一步地,所述使图像中像素值分布均衡化具体包括以下内容:
输入图像进行直方图均衡,利用2D-FFT将其变换到频域,采用最佳自适应相关器将输入图像与平均脸模板求相关;
将滤波器的输出按照阈值分为人脸区域,可能的人脸区域和背景区域三部分,通过3×3的窗口内对待测图像进行局部灰度均衡,最后使用OAC滤波器输出背景区域。
进一步地,所述对预处理后的视频图像中的情感特征并进行情感分析,完成对视频图像的识别包括:
分析预处理后图像的颜色参数,根据图像颜色变化判断人脸的范围,将人脸位置的反馈结果调整截图画面,以及根据人脸位置信息对人脸位置图像进行像素化,并结合数据库的人脸特征数据对图像像素进行像素统计人脸识别;
根据分析的人脸结果结合数据库中的微表情特征进行分析和定义人脸特征点,结合生成人脸模型并在模型上标定特征点,实时分析调整特征点的位置以及记录特征点位置的变化位移;
根据人脸模型上的特征点位置变化位移,调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化,并输出分析结果。
本发明的另一实施例涉及一种基于大数据分析的视频图像处理***,它包括数据库构建模块、图像预处理模块和人脸情感分析模块;
所述数据库构建模块用于建立人脸识别数据库和人脸微表情数据库;
所述图像预处理模块用于对采集的视频图像进行预处理消除视频图像中的背景杂色;
所述人脸情感分析模块用于对预处理后的视频图像中的情感特征并进行情感分析,完成对视频图像的识别。
进一步地,所述图像预处理模块包括人脸轮廓截取及处理单元、边缘提取及均衡化处理单元以及光照补偿单元;
所述人脸轮廓截图及处理单元用于对采集的视频图像中的人脸图像轮廓进行捕捉以及将肤色区域与背景图像分离,并将捕捉到的人脸图像从视频图像的背景中截取出来后进行二值化处理;
所述边缘提取及均衡化处理单元用于提取二值化处理后的图像边缘,去除边缘很弱的图像区域以及变化平坦的背景区域后使图像中像素值分布均衡化;
所述光照补偿单元用于去除经过像素值分布均衡化后图像的二值化处理效果,并进行光照补偿以克服亮度不均对结果的干扰。
进一步地,所述人脸情感分析模块包括颜色分析及像素统计单元、特征点分析及建模单元和情绪分析单元;
所述颜色分析及像素统计单元用于分析预处理后图像的颜色参数,根据图像颜色变化判断人脸的范围,将人脸位置的反馈结果调整截图画面,以及根据人脸位置信息对人脸位置图像进行像素化,并结合数据库的人脸特征数据对图像像素进行像素统计人脸识别;
所述特征点分析及建模单元用于根据分析的人脸结果结合数据库中的微表情特征进行分析和定义人脸特征点,结合生成人脸模型并在模型上标定特征点,实时分析调整特征点的位置以及记录特征点位置的变化位移;
所述情绪分析单元用于根据人脸模型上的特征点位置变化位移,调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化,并输出分析结果。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式,不应看作是对其他实施例的排除,而可用于各种其他组合、修改和环境,并能够在本文所述构想范围内,通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围,则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (7)
1.一种基于大数据分析的视频图像处理方法,其特征在于:所述视频图像处理方法包括:
建立人脸识别数据库和人脸微表情数据库;
采集视频图像获取人脸图像;
对采集的视频图像进行预处理消除视频图像中的背景杂色;
对预处理后的视频图像中的情感特征并进行情感分析,完成对视频图像的识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的视频图像处理方法,其特征在于:所述对采集的视频图像进行预处理消除视频图像中的背景杂色包括:
对采集的视频图像中的人脸图像轮廓进行捕捉以及将肤色区域与背景图像分离,并将捕捉到的人脸图像从视频图像的背景中截取出来后进行二值化处理;
提取二值化处理后的图像边缘,去除边缘很弱的图像区域以及变化平坦的背景区域后使图像中像素值分布均衡化;
去除经过像素值分布均衡化后图像的二值化处理效果,并进行光照补偿以克服亮度不均对结果的干扰。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的视频图像处理方法,其特征在于:所述使图像中像素值分布均衡化具体包括以下内容:
输入图像进行直方图均衡,利用2D-FFT将其变换到频域,采用最佳自适应相关器将输入图像与平均脸模板求相关;
将滤波器的输出按照阈值分为人脸区域,可能的人脸区域和背景区域三部分,通过3×3的窗口内对待测图像进行局部灰度均衡,最后使用OAC滤波器输出背景区域。
4.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的视频图像处理方法,其特征在于:所述对预处理后的视频图像中的情感特征并进行情感分析,完成对视频图像的识别包括:
分析预处理后图像的颜色参数,根据图像颜色变化判断人脸的范围,将人脸位置的反馈结果调整截图画面,以及根据人脸位置信息对人脸位置图像进行像素化,并结合数据库的人脸特征数据对图像像素进行像素统计人脸识别;
根据分析的人脸结果结合数据库中的微表情特征进行分析和定义人脸特征点,结合生成人脸模型并在模型上标定特征点,实时分析调整特征点的位置以及记录特征点位置的变化位移;
根据人脸模型上的特征点位置变化位移,调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化,并输出分析结果。
5.一种基于大数据分析的视频图像处理***,其特征在于:它包括数据库构建模块、图像预处理模块和人脸情感分析模块;
所述数据库构建模块用于建立人脸识别数据库和人脸微表情数据库;
所述图像预处理模块用于对采集的视频图像进行预处理消除视频图像中的背景杂色;
所述人脸情感分析模块用于对预处理后的视频图像中的情感特征并进行情感分析,完成对视频图像的识别。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的视频图像处理***,其特征在于:所述图像预处理模块包括人脸轮廓截取及处理单元、边缘提取及均衡化处理单元以及光照补偿单元;
所述人脸轮廓截图及处理单元用于对采集的视频图像中的人脸图像轮廓进行捕捉以及将肤色区域与背景图像分离,并将捕捉到的人脸图像从视频图像的背景中截取出来后进行二值化处理;
所述边缘提取及均衡化处理单元用于提取二值化处理后的图像边缘,去除边缘很弱的图像区域以及变化平坦的背景区域后使图像中像素值分布均衡化;
所述光照补偿单元用于去除经过像素值分布均衡化后图像的二值化处理效果,并进行光照补偿以克服亮度不均对结果的干扰。
7.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的视频图像处理***,其特征在于:所述人脸情感分析模块包括颜色分析及像素统计单元、特征点分析及建模单元和情绪分析单元;
所述颜色分析及像素统计单元用于分析预处理后图像的颜色参数,根据图像颜色变化判断人脸的范围,将人脸位置的反馈结果调整截图画面,以及根据人脸位置信息对人脸位置图像进行像素化,并结合数据库的人脸特征数据对图像像素进行像素统计人脸识别;
所述特征点分析及建模单元用于根据分析的人脸结果结合数据库中的微表情特征进行分析和定义人脸特征点,结合生成人脸模型并在模型上标定特征点,实时分析调整特征点的位置以及记录特征点位置的变化位移;
所述情绪分析单元用于根据人脸模型上的特征点位置变化位移,调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化,并输出分析结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011317899.1A CN112487904A (zh) | 2020-11-23 | 2020-11-23 | 一种基于大数据分析的视频图像处理方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011317899.1A CN112487904A (zh) | 2020-11-23 | 2020-11-23 | 一种基于大数据分析的视频图像处理方法及*** |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112487904A true CN112487904A (zh) | 2021-03-12 |
Family
ID=74932718
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011317899.1A Pending CN112487904A (zh) | 2020-11-23 | 2020-11-23 | 一种基于大数据分析的视频图像处理方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112487904A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113850247A (zh) * | 2021-12-01 | 2021-12-28 | 环球数科集团有限公司 | 一种融合文本信息的旅游视频情感分析*** |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102360421A (zh) * | 2011-10-19 | 2012-02-22 | 苏州大学 | 一种基于视频流的人脸识别方法及*** |
CN106886770A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-06-23 | 佛山市融信通企业咨询服务有限公司 | 一种视频通讯情感分析辅助方法 |
CN106909907A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-06-30 | 佛山市融信通企业咨询服务有限公司 | 一种视频通讯情感分析辅助*** |
CN106919924A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-04 | 佛山市融信通企业咨询服务有限公司 | 一种基于人面识别的情绪分析*** |
CN109255319A (zh) * | 2018-09-02 | 2019-01-22 | 珠海横琴现联盛科技发展有限公司 | 针对静态照片的人脸识别支付信息防伪方法 |
WO2019184125A1 (zh) * | 2018-03-30 | 2019-10-03 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于微表情的风险识别方法、装置、设备及介质 |
KR20200063292A (ko) * | 2018-11-16 | 2020-06-05 | 광운대학교 산학협력단 | 얼굴 영상 기반의 감정 인식 시스템 및 방법 |
CN111524080A (zh) * | 2020-04-22 | 2020-08-11 | 杭州夭灵夭智能科技有限公司 | 脸部皮肤特征的识别方法、终端及计算机设备 |
CN111611940A (zh) * | 2020-05-22 | 2020-09-01 | 西安佐尔电子技术有限公司 | 一种基于大数据处理的快速视频人脸识别方法 |
CN111931671A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-13 | 青岛北斗天地科技有限公司 | 一种用于煤矿井下逆光环境中光照补偿的人脸识别方法 |
-
2020
- 2020-11-23 CN CN202011317899.1A patent/CN112487904A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102360421A (zh) * | 2011-10-19 | 2012-02-22 | 苏州大学 | 一种基于视频流的人脸识别方法及*** |
CN106886770A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-06-23 | 佛山市融信通企业咨询服务有限公司 | 一种视频通讯情感分析辅助方法 |
CN106909907A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-06-30 | 佛山市融信通企业咨询服务有限公司 | 一种视频通讯情感分析辅助*** |
CN106919924A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-04 | 佛山市融信通企业咨询服务有限公司 | 一种基于人面识别的情绪分析*** |
WO2019184125A1 (zh) * | 2018-03-30 | 2019-10-03 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于微表情的风险识别方法、装置、设备及介质 |
CN109255319A (zh) * | 2018-09-02 | 2019-01-22 | 珠海横琴现联盛科技发展有限公司 | 针对静态照片的人脸识别支付信息防伪方法 |
KR20200063292A (ko) * | 2018-11-16 | 2020-06-05 | 광운대학교 산학협력단 | 얼굴 영상 기반의 감정 인식 시스템 및 방법 |
CN111524080A (zh) * | 2020-04-22 | 2020-08-11 | 杭州夭灵夭智能科技有限公司 | 脸部皮肤特征的识别方法、终端及计算机设备 |
CN111611940A (zh) * | 2020-05-22 | 2020-09-01 | 西安佐尔电子技术有限公司 | 一种基于大数据处理的快速视频人脸识别方法 |
CN111931671A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-13 | 青岛北斗天地科技有限公司 | 一种用于煤矿井下逆光环境中光照补偿的人脸识别方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
王金云;周晖杰;纪政;: "复杂背景中的人脸识别技术研究", 计算机工程, no. 08 * |
董静;王万森;: "E-learning***中情感识别的研究", 计算机工程与设计, no. 17 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113850247A (zh) * | 2021-12-01 | 2021-12-28 | 环球数科集团有限公司 | 一种融合文本信息的旅游视频情感分析*** |
CN113850247B (zh) * | 2021-12-01 | 2022-02-08 | 环球数科集团有限公司 | 一种融合文本信息的旅游视频情感分析*** |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US8055018B2 (en) | Object image detection method | |
CN104077579B (zh) | 基于专家***的人脸表情图像识别方法 | |
CN108596140A (zh) | 一种移动终端人脸识别方法及*** | |
CN107798279B (zh) | 一种人脸活体检测方法及装置 | |
EP0883080A3 (en) | Method and apparatus for detecting eye location in an image | |
CN111967319B (zh) | 基于红外和可见光的活体检测方法、装置、设备和存储介质 | |
Monwar et al. | Pain recognition using artificial neural network | |
CN110765838A (zh) | 用于情绪状态监测的面部特征区域实时动态分析方法 | |
KR20080079798A (ko) | 얼굴 검출 및 인식을 위한 방법 | |
CN113076860B (zh) | 一种野外场景下的鸟类检测*** | |
CN112487904A (zh) | 一种基于大数据分析的视频图像处理方法及*** | |
CN107729828A (zh) | 一种指纹图像采集方法、电子设备、存储介质及*** | |
Qaisar et al. | Scene to text conversion and pronunciation for visually impaired people | |
CN111310711A (zh) | 基于二维奇异谱分析融合emd的人脸图像识别方法及*** | |
CN111325118A (zh) | 一种基于视频进行身份认证的方法及视频设备 | |
Dharavath et al. | Impact of image preprocessing on face recognition: A comparative analysis | |
CN112907206B (zh) | 一种基于视频对象识别的业务审核方法、装置及设备 | |
CN106599765B (zh) | 基于对象连续发音的视-音频判断活体的方法及*** | |
CN113657315A (zh) | 人脸图像的质量筛选方法、装置、设备及存储介质 | |
Talea et al. | Automatic combined lip segmentation in color images | |
CN113435248A (zh) | 口罩人脸识别底库增强方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN112801002A (zh) | 基于复杂场景下的人脸表情识别方法、装置及电子设备 | |
KR20040026905A (ko) | 실시간 홍채인식을 위한 영상품질 평가장치 및 방법과 그프로그램을 저장한 기록매체 | |
CN112418085A (zh) | 一种部分遮挡工况下的面部表情识别方法 | |
CN106778679B (zh) | 一种基于大数据机器学习的特定人群视频识别方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |