基于matlab的人臉識別源程序-免費(fèi)閱讀
【正文】 提出利用候選 人臉圖像區(qū)域和模板質(zhì)心作為配準(zhǔn)的原點(diǎn) ,抑制人臉圖像噪聲的干擾。 end 人臉檢測是人臉識別、人機(jī)交互、智能視覺監(jiān)控等工作的前提。 for i=1:numfaces, hd = rectangle(39。imshow(final_image)。(wratio=2)) % 如果目標(biāo)區(qū)域的高度 /寬度比例大于 ，則將其選出進(jìn)行下一步運(yùn)算 S=ly*wx。)。 [cx,cy]=center(bwsegment)。 % 讀入人臉模板照片 FaceCoord=[]。 end [C, I] = min(changelist)。imshow(image_low)。 x=[rr(i,j),gg(i,j)]。 % 均值 n=[,。 end R=Ori_Face(:,:,1)。 % 圖片格式若是 JPG/jpg、 BMP/bmp、TIF/tif 或者 GIF/gif，才打開 I=cat(2,pname,fname)。p39。,39。*.gif39。 % 產(chǎn)生矩形坐標(biāo) clear。 endy = checklimit(endy,limy)。 [limy, limx] = size(mfit)。bilinear39。 end。 break。 for i=1:m, for j=1:n, if (A(i,j) ~= 0) up = i。 end。 up = 1。 end。 end 4. 求偏轉(zhuǎn)角度 function [theta] = orient(bw,xmean,ymean) [m n] =size(bw)。 end。)。 t27=imread(39。 t25=imread(39。 t23=imread(39。 t21=imread(39。 t19=imread(39。 t17=imread(39。 t15=imread(39。 t13=imread(39。 t11=imread(39。 t9=imread(39。 t7=imread(39。 t5=imread(39。 t3=imread(39。 t1=imread(39。 row=size(Ori_Face,1)。 function [r,g]=rgb_RGB(Ori_Face) R=Ori_Face(:,:,1)。 % 行像素 column=size(Ori_Face,2)。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。D:\matlab\皮膚庫 \39。 area = bwarea(bw)。 end。 bw=double(bw)。 end。 down = 1。 for j=n:1:1, for i=1:m, if (A(i,j) ~= 0) right = j。 break。 end。 if (newcoordmaxval) newcoord=maxval。)。 % 計算原圖像中人臉模板的坐標(biāo) startx = cxmodx。 for i=starty:endy, for j=startx:endx, mfit(i,j) = model_rot(istarty+1,jstartx+1)。 [fname,pname]=uigetfile({39。},39。Warning...39。39。 Ori_Face=imread(I)。 G=Ori_Face(:,:,2)。,]。 p(i,j)=exp(()*(xm)*inv(n)*(xm)39。 % 自適應(yīng)閥值程序 previousSkin2 = zeros(i,j)。 optimalThreshold = (7I)* two_val
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