基于matlab的人臉檢測(cè)-免費(fèi)閱讀
【正文】 人臉模板要根據(jù)被分割區(qū)域的尺寸重新進(jìn)行縮放，被分割區(qū)域的傾斜度被用來(lái)以一定的角度旋轉(zhuǎn)人臉模板。 ? 人臉包含眼睛、鼻子以及嘴巴，因此一張臉在被分割的區(qū)域里應(yīng)包含至少一個(gè)洞。 (a) 輸入原圖 (b)概率分布似然圖像 (c)低通濾波后效果圖 圖 4 ? 二值化 ? 圖像經(jīng)過(guò)平滑濾波后，噪聲大多已經(jīng)被消除，為提取特征點(diǎn)，需對(duì)圖像進(jìn)行分割，要二值化。 ? 建立膚色分布高斯模型 ? 根據(jù)彩色圖像像素屬于膚色模型的可能性的大小，來(lái)表示灰度的大小，將一幅彩色圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像，灰度值對(duì)應(yīng)于該點(diǎn)屬于皮膚區(qū)域的可能性，根據(jù)膚色在色度空間的高斯分布，得到高斯分布的中心，然后根據(jù)圖像所有像素離該中心點(diǎn)的遠(yuǎn)近計(jì)算膚色的相似度，得到膚色相似度灰度圖。對(duì)臉部區(qū)域的獲取比較準(zhǔn)確（成功率 90%以上）、速度快。 ?總設(shè)計(jì)思路 輸入圖像 圖像處理 膚色分割，優(yōu)化模板 模板匹配 顯示 檢測(cè) 效果 讀入人臉模板 圖 1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)流程圖 ?總設(shè)計(jì)思路：基于膚色分割和模板匹配驗(yàn)證 ? 在 rgb色彩空間中建立膚色分布的高斯模型，得到膚色概率似然圖像，在最佳動(dòng)態(tài)閾值選取算法下完成膚色區(qū)域的分割。 B)GB / ( Rb B
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