一种人脸图像的匹配识别方法

为进行人脸图像的识别,需要提取面部图像的特征点,通过提取鼻尖、眼角、鼻角、嘴角等特征点,并且以鼻尖作为基准点,分别与两只眼睛的左右眼角以及左右两个鼻角和两个嘴角等构成11维特征向量,作为标准人脸特征向量存入数据库。在分析某人脸图像时,按上述方法提取特征点构成11维特征向量,并与数据库中的特征向量进行对照匹配,当数据接近或匹配时,则认为是同一个人。实验证明,该系统的识别率达到设计要求。

人脸图像嘴巴特征点自动提取系统

利用彩色人脸的特点 ,设计一个初步的人脸图像嘴巴特征点的自动提取系统。通过水平投影和垂直投影确定嘴巴的矩形区域 ,然后在嘴巴所在的矩形区域内提取 6个特征点 ,并且由这 6个点拟合五段二次抛物线 ,由此描绘出嘴巴的边缘轮廓。实验证明 。

Windows应用软件CPUID设计

不采用任何控件 ,使用Win32SDK编程 ,在C + +环境下编译通过的CPUID软件 ,可运行在多种Windows操作系统下。该软件能自动检测多种CPU及CPU频率、一级代码缓存的大小等 ,还包括操作系统、物理内存和虚拟内存的检测 ,并可调用系统的记事本、写字板、画图、注册表编辑器等 ,还附带有帮助系统。

一种面部图像处理的边缘检测方法

介绍在3×3小矩阵中直接采用中心像素值与周围各像素值分别求差,再分别将各个差值与阈值相比较,最后将各个结果综合起来判断此像素点是否为边缘点的方法。判断过的像素点对当前阈值进行了一定的修改,使之随实际情况上下浮动,更有利于当前像素点的判断。实验证明,该方法检测出的边缘更完整,噪声也能更有效地去除。