數字圖像處理課程設計-全文預覽
【正文】 應用．2004, 23(12).[2] 邢藏菊,曲延鋒,王守覺．靜態(tài)灰度圖像中的人臉快速檢測[J]．計算機輔助設計與圖形學學報．V01．14,No．May,2002． [3] 周杰,盧春雨,張長水,[J].電子學報,2004 (4):102106.[4] 簡(Jain .) [美],韓博,徐楓著．數字圖像處理基礎[M]．北京：清華大學出版社,2006.[5] 岡薩雷斯．數字圖像處理(MATLAB)中文版[M]．北京：電子工業(yè)出版社,2007.[6] Castleman, K. R.[美]著,朱志剛等譯．數字圖像處理[M]．北京:電子工業(yè)出版社,2002．[7] 朱虹．數字圖像處理基礎[M]．北京：科學出版社,2005.[8] 劉志敏,揚杰,施鵬飛．數學形態(tài)學的圖像分割算法[D]．計算機工程與科學,1998,20 (4):21．[9] 章毓晉．圖像分割．北京:科學出版社,2001．[10] 王樹偉,楊鴝．Matlab [M]．電子工業(yè)出版社,2003. 附錄：系統(tǒng)設計程序RGB=imread(39。隨著硬件技術的進步，采用攝像機的圖像系統(tǒng)的成本已經不高，使得這種算法有大量應用的條件，實驗表明該算法具有可行性。 %顯示模糊后的人臉如圖7所示：圖7 人臉模糊隱私保護圖總結與致謝通過本次設計，培養(yǎng)了創(chuàng)新意識和綜合素質，更好地掌握了數字圖像處理設計，提高個人基本能力、實驗及設計能力和獨立工作能力，基本知識更加牢固，會編程調試、會查資料在設計的過程和設計說明書的撰寫過程中，老師給予了我熱心的幫助和大力的支持，給我提了諸多的寶貴意見，拓寬了我的思路。%部分模糊的替換 endendfigure,imshow(RGB)。a=Bd(j,:)。)。, 39。LineWidth39。EdgeColor39。 hold on。amp。[s1, s2] = size(Bd)。 % 區(qū)域標記stats = regionprops(L, 39。 % 列跳躍y2 = y2+c。[p, q] = size(loc)。 % 對應行初始化s = r*c。 r = floor(n1/10)。, 39。, 39。mesh(yt, xt, zeros(size(xt)), 39。Bold39。網格標記圖像39。利用膚色像素的連通性分割出區(qū)域，使用橢圓擬合各個區(qū)域，根據橢圓長短軸的比率判斷是否為人臉。研究人員在考察了不同種族、不同個體的膚色后，認為人類的膚色能在顏色空間中聚成單獨的一類，而影響膚色值變化的最主要因素是亮度變化。)。 %這個函數可以創(chuàng)建邊長35的方形元素f0=imclose(I,se1)。)。 %膚色部分變?yōu)榘咨? else I(i,j,:)=0。 else I(i,j,:)=0。amp。a=。 %正余弦噪聲%%%111111111111111111111111111cx=。 %y對應矩陣寬大小H=size(YCbCr,2)。用直方圖方式對二值圖像進行垂直投影和水平投影，如圖2b和圖2c所示。3)(5))。)。 Cr=YCbCr(:,:,3)。)。將人臉看作一個二維的灰度變化的模板,從整體上捕捉和描述人臉的特征,所運用的主要是一些標準的數據統(tǒng)計技巧,運算比較復雜4 設計內容讀取圖像字圖像處理圖像進行數面部特征定位人臉識別人臉模糊處理標出臉部輸出處理后的圖像圖1 系統(tǒng)總設計方框圖 軟件模塊設計 圖像輸入設計可以通過攝像頭來獲取,也可以通過圖像庫來獲取。 人臉識別的常用方法基于幾何特征的人臉正面圖像識別方法通過人臉面部拓撲結構幾何關系的先驗知識,利用基于結構的方法在知識的層次上提取人臉面部主要器官特征,將人臉用一組幾何特征矢量來表示,識別歸結為特征矢量之間的匹配,基于歐氏距離的判決是最常用的識別方法。人臉檢測的質量影響人臉識別的其他過程以及整個人臉識別的效果，在人臉識別過程中顯得尤為重要。在家庭娛樂等領域,人臉識別也具有一些有趣有益的應用,比如能夠識別主人身份的智能玩具、家政機器人、具有真實面像的虛擬游戲玩家等等。20世紀90年代后期以來,一些商業(yè)性的人臉識別系統(tǒng)逐漸進入市場。 對圖像進行數字圖像處理。常見的人身標示物品有鑰匙、證件等各種標識，人身標示知識有用戶名、密碼等。所謂人臉識別(Face Recognition)，分析人臉圖像，從中提取有效的識別信息，用來辨別身份的一門技術。人臉識別系統(tǒng)與指紋、虹膜、掌紋等其他人體生物特征識別系統(tǒng)相比，更加友好、方便，更易于為用戶所接受。關鍵詞：人臉識別；圖像處理；圖像模糊1 設計目的近年來隨著科技和人們的生活水平的提高，生物特征識別技術在近幾十年中飛速發(fā)展。人臉識別在滿足人工智能應用和保護信息安全方面都有重要的意義，是當今信息化時代必須解決的問題。科學界從圖像處理、計算機視覺等多個學科對人臉進行研究。為保護當事人或行人的隱私權，需要將圖像中當事人的人臉區(qū)域作模糊，實現(xiàn)圖像中人臉區(qū)域隱私保護。其中，利用人臉特征進行身份驗證又是最自然最直接的手段。除此之外，我們還能夠對人臉識
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