【摘 要】
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传统面部图像的特征检测主要针对灰度图像和二值图像,对于彩色图像特征分类及识别的研究急需突破与发展。针对面部区域彩色图像特征,通过采集不同测试者早(健康状态)、晚(疲劳状态)的面部彩色研发图像,建立面部图像数据库,划分数据库为P(疲劳图)、Z(正常图)、R(结果)三类。根据对多个测试者早晚面部图像的HSI空间分量进行掩膜、滤波处理计算的特征值和对比统计得到的数据来测定正常与疲劳面部图像差别大小,返回
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传统面部图像的特征检测主要针对灰度图像和二值图像,对于彩色图像特征分类及识别的研究急需突破与发展。针对面部区域彩色图像特征,通过采集不同测试者早(健康状态)、晚(疲劳状态)的面部彩色研发图像,建立面部图像数据库,划分数据库为P(疲劳图)、Z(正常图)、R(结果)三类。根据对多个测试者早晚面部图像的HSI空间分量进行掩膜、滤波处理计算的特征值和对比统计得到的数据来测定正常与疲劳面部图像差别大小,返回正常与疲劳状态时最大特征区域和区域的颜色、色差,形成颜色特征向量。实验结果表明,亮度对于彩色图像特征检测
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