生物识别技术面像识别图像的灰度预处理的主要体现
前面一节我们介绍了生物识别技术领域一些识别技术对图像灰度的处理。如指纹识别中指纹门禁一体机，指纹门禁考勤一体机等指纹识别产品的灰度处理，及面像识别技术的灰度处理的概念。下面我们来看一下面像识别图像灰度处理的主要体现在哪些方面。
(1)灰度对称化处理。由于光照方向不一致，会引起有的照片中人脸左右两侧对称区域的灰度差异过大，由于人脸表情基本是对称的，所以在这种情况下选取和校准图像灰度分布较近的侧面，将其对称到另一侧面，从而减少光照方向不一致产生的影响。
(2)进行直方图妇一化，减少图像之间的总体灰度差异。对于那些和标准图像相比灰度过高或过低的样本图像，进行归一化处理即将标准图像的灰度分布密度为标准，使待归一化的图像等于标准图像的分布密度，从而缩小和校准图像在面部区域的总体灰度的差异。
(3)进行直方图均衡化。进一步消除光照强度的影响并增强面部区域的对比度，从而使我们感兴趣的面部区域的图像细节更加清晰。可以通过对表情图像灰度直方图的修正调整图像的均值和方差来完成图像的均衡化处理，因此灰度均衡又叫直方图均衡。
需要注意的是，直方图归一化是消除不同图像间的灰度差异，而直方图均衡化是消除同一幅图像的不同区域的由于光照等的影响而引起的分布密度的“跳跃式”的变化。
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