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人脸识别系统中的人脸图像预处理是什么？

对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，人脸识别，对图像进行处理并***终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归1化、几何校正、滤波以及锐化等。

近年来，“刷脸”成为网络热搜词，刷脸进站、刷脸取款、刷脸***……“刷脸”时代正在到来，人脸识别技术不断进入大众视野。

人脸识别作为一项互联网领域热门的技术，在互联网产品很多领域都有着广泛的应用。比如吃饭刷脸、***购物刷脸、手机开机刷脸等等，就连寄递邮、快件也可以进行人脸识别。目前人脸识别系统已经在100多座城市落地，人脸识别应用，覆盖了交通、***部门、学校、***、企业等多个行业。

人脸识别检测主要包括背景对比、眨眼检测两个过程。以下先介绍一下背景对比：

为了防止图片、视频作假，本文采取背景对比的方法。选取视频中非人脸可能子区域作为感兴趣的背景对比图像，将该图像保存，在背景对比时使用。打开摄像头，将视频第1帧作为背景对比帧。

选定与图像相同的区域做为背景检测图像。将对比图像和检测推向进行灰度化，得到各自的灰度图像和。为了便于跟踪，人脸识别认证，我们需要在图像选取一定数目的包含足够信息且能从当前图像和下一图像都能提取出来的点。为了便于跟踪和测量，使用亚像素级角点来检测图像上的便于跟踪的点集。接下来在图像上使用图像LK光流方法跟踪上述点，找到跟踪后的角点集。设定所有角点漂移距离判断两幅图像的漂移距离，当背景相同时，两次角点的漂移距离非常小，当背景被覆盖时，背景角点的漂移距离非常大。设定合适的阈值，当则认为背景发生了变化，火车站人脸识别，检测的人脸为非活人脸，否则，进行眨眼检测继续判断。