二值化的影像处理方式.doc

目錄 1.簡介 2 1.1研究方向 2 1.2系統章節與限制 2 1.3章節說明 3 1.4研究動機 3 2.相關研究 4 2.1人臉偵測的應用 4 2.2人臉偵測的方法 4 2.3 HSV 5 3.系統架構 7 3.1 軟體環境 7 3.2 系統流程圖 7 4.影像前處理 8 4.1膚色偵測 8 4.1.1 YCbCr 8 4.2 二值化原理簡介 11 4.2.1 影像灰階化 11 4.2.2二值化的影像處理方式 12 4.3 去除雜訊 13 4.4 人臉定位 15 4.5 五官定位 16 4.6 特徵值取樣 18 5.系統概述與展示 19 5.1 辨識系統 19 5.2系統展示與實作 20 5.3 系統辨識率 28 6.成果討論與未來目標 29 6.1 結論 29 6.2 未來目標 29 參考文獻 30 圖目錄 圖2.3.1膚色在HSV 色彩空間之2D 分布圖 6 圖3.2.1系統功能流程 7 圖4.1.1.1膚色在YCbCr 色彩空間之2D 分布圖 9 圖4.1.1.4膚色偵測影像圖檔 10 圖4.2.1.1 R、G、B與灰階示意圖 11 圖4.2.1.2 灰階後的影像圖檔 12 圖4.2.2二值化後的圖檔 13 圖4.3.1侵蝕與膨脹之後 14 圖4.4.1 人臉定位圖 15 圖4.4.2 4連通區域 16 圖4.4.3 4連通方向 16 圖4.5.1 五官切割圖 17 圖4.5.2五官定位 17 圖5.2.1啟動Webcam 20 圖5.2.2 辨識系統 21 圖5.2.3顯示人物資料 22 圖5.2.4 偵測錯誤 23 圖5.2.5 新增資料 24 圖5.2.6是否新增資料 25 圖5.2.7 鏡頭過遠 26 圖5.2.8 資料庫介面 27 表目錄 表5.3.1 系統辨識率 28 人臉辨識系統 姚志佳/謝林宏/陳柏志/劉辰哲/廖崇哲/周慶哲 朝陽科技大學資訊工程系 E-mail:hcliao@cyut.edu.tw 摘要 人臉偵測是許多生物認證系統的前置作業，它是利用圖形識別的方法自動偵測出影像中每個人臉部的位置，以作為後續移動追蹤、臉部分析、或身分確認的應用。由於Webcam的技術發展也已經非常的完整，所以讓本專題可以取代昂貴的攝影器材。本專題使用設置的webcam攝影機來擷取環境影像的資訊，並抓取路過的人的五官特徵，並藉由設置的webcam攝影機所抓取的圖像來進行灰階與二值化的影像處理過程辨識環境與目標物，並利用影像偵測之後比對資料庫的資料去判斷出對方的，姓名、性別等等資料，這樣的應用在公寓、公司等等地方，都是非常實用的，這樣不僅能防盜，也能管理人事資料，提供一個安全的環境。透過本研究之方法，可順利完成Webcam的影像辨識部份和模糊控制部份，提供正確而精確的資訊。 關鍵詞:人臉偵測、Webcam、影像辨識 Abstract Attest to many biologicals of system is a preliminary work from face detection. It used the method with distinguishing from pattern to search for every face of location from the image. After that, it could be used to trace to move、analyze the face or confirm the identity. Because the technology of Webcam develop completely, it could replace the expensive photographic equipment in our research. The Webcam is use to pick image of information from environment, also picking characteristic of organ on face , using this image from Webcam to identify environment and target by GrayScale and Threshold , after detecting image, it could be used to ascertain that someone’s name、distinction…by comparing with database of information, using this system in apartment or company is very practical. It not only cou