脸部检测特征提取

我需要从脸部图像集合（参见下面的URL）设计（提取）8个特征。脸部检测特征提取

这些图像是在多个原始图像的移动（固定尺寸的）窗口的结果。然后使用包含提取特征值和类标签值的训练集训练朴素贝叶斯分类器。

那么我应该从图像中提取哪些特征？有人能给我一些例子吗？

一种简单的方法，就可以使用面部图像的给定区域的像素的统计，即，平均值和标准偏差（SD）时，原始像素值（假设这些是灰度值）（例如，矩形容纳区顶部或一张脸的下半部分）。

如果您提取每个图像中四个不同区域的均值和标准差，例如两个矩形区域和两个圆形区域，它们会提供八个数字“高级”特征。

平均值和标准差代表一个区域中的像素对比度，并且是“高级”特征，因为它们覆盖一组像素/像素区域（而低级特征将直接使用某些/全部原始像素值特征）。

详情请参阅下面的研究文章：

梦洁张，Urvesh Bhowan，“程序大小和物体检测遗传编程像素统计”。图像分析与信号处理中的进化计算。计算机科学讲义。卷。 3005,2004。第377-386页。

2013-08-20 20:59:42 user2683129

您可以使用matlab中的内置命令提取基本特征，如纹理和形状特征。有关详细信息，请访问www.mathworks.com/

2013-09-10 05:26:55 Sid

回答