基于matlab的人臉識別源程序(存儲版)
【正文】 ue = zeros(i,j)。 imsourcegray=rgb2gray(Ori_Face)。 % 求此區(qū)域的質心 bwnohole=bwfill(bwsegment,39。 bw = bwfill(bw,39。 % 計算包含此區(qū)域矩形的面積 A=bwarea(bwsegment)。 % 顯示覆蓋了模板臉的灰度圖像 imsourcegray = final_image。Position39。近年來 ,在模式識別與計算機視 覺領域 ,人臉檢測己經成為一個受到普遍重視、研究十分活躍的方向。 最后構建了基于膚色分割和模板驗證的人臉檢測試驗系統(tǒng) ,并對該系統(tǒng)采用自制人臉圖像數據庫進行測試。 本文使用平均模板匹配方法對候選人臉進行確認 ,并針對圖像中的人臉通常有一定角度旋轉和尺寸大小不確定的問題 ,通過計算候選人臉圖像塊的偏轉角度和面積 ,并以此調整模板 ,優(yōu)化模板配準 ,提高模板匹配的準確性 ,同時避免使用多尺度模板進行多次匹配運算 ,提高算法效率。)。 end end end end % 在認為是人臉的區(qū)域畫矩形 [numfaces x] = size(FaceCoord)。 subplot(2,3,5)。 % 高度 wratio = ly/wx % 高寬比 if ((=wratio)amp。bilinear39。 [m n] = size(bwsegment)。)。 previousSkin2 = two_value。 % 低通濾波去噪聲 subplot(2,3,3)。 % rgb 歸一化 gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j)。 m=[ ,]。)。}。39。You Should Load Image File First...39。39。 RectCoord = [sx sy (r1) (du)]。 endx = checklimit(endx,limx)。 mfitbw = zeros(size(mult))。 % 調整模板大小 model_rot = imrotate(model_rot,angle,39。 if (newcoord1) newcoord=1。 for i=m:1:1, for j=1:n, if (A(i,j) ~= 0) down = i。 end。 end。 right = 1。 c = c + (i ymean)^2 * bw(i,j)。 ymean = round(ymean)。 ymean = ymean + i*bw(i,j)。holes39。[r26,g26]=rgb_RGB(t26)。[r24,g24]=rgb_RGB(t24)。[r22,g22]=rgb_RGB(t22)。[r20,g20]=rgb_RGB(t20)。[r18,g18]=rgb_RGB(t18)。[r16,g16]=rgb_RGB(t16)。[r14,g14]=rgb_RGB(t14)。[r12,g12]=rgb_RGB(t12)。[r10,g10]=rgb_RGB(t10)。[r8,g8]=rgb_RGB(t8)。[r6,g6]=rgb_RGB(t6)。[r4,g4]=rgb_RGB(t4)。[r2,g2]=rgb_RGB(t2)。 g=mean(ggg)。 RGB=R1+G1+B1。 G=Ori_Face(:,:,2)。 % 列像素 for i=1:row for j=1:column rr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j)。)。)。)。)。)。)。)。)。)。)。)。)。)。)。 [m n] =size(bw)。 if(area==0) xmean=0。 a = 0。 b = 2 * b。 for j=1:n, for i=1:m, if (A(i,j) ~= 0) left = j。 break。 end。 end。 end。 %
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