【正文】 28 for j=1:n, for i=1:m, if (A(i,j) ~= 0) left = j。 break。 end。 end。 % 調(diào)整模板大小 model_rot = imrotate(model_rot,angle,39。 mfitbw = zeros(size(mult))。 endx = checklimit(endx,limx)。 RectCoord = [sx sy (r1) (du)]。人臉識別早在六七十年代就引起了研究者的強烈興趣。人臉識別的方法有了重大突破，進入了真正的機器自動識別階段，如 KarhunenLo232?，F(xiàn)有的識別方法中 ，通過從人臉圖像中提取出特征信息，來對數(shù)據(jù)庫進行檢索的方法速度快，而利用拓撲屬性圖匹配來確定匹配度的方法則相對較快。這些研究受到軍方、警方及大公司的高度重視和資助，國內(nèi)的一些知名院校 也開始從事人臉識別的研究。同年， Sakai 設計了人臉圖像自動識別系統(tǒng)。 Face along with the age growth and change。 end。 endx = startx + norig1。 % 求邊界坐標 bwmodel_rot=imcrop(model_rot,[l u (rl) (du)])。 （ 3） 模板匹配 function [ccorr, mfit, RectCoord] = mobanpipei(mult, frontalmodel,ly,wx,cx, cy, angle) frontalmodel=rgb2gray(frontalmodel)。 end。 end。 if (left ~= 1) break。 left = 1。 % 行像素 column=size(Ori_Face,2)。 真心的感謝所有在生活、學習中幫助過我的良師益友，謝謝你們！ 佳木斯大學學士學位論文 佳木斯大學信息電子技術學院 26 參考文獻 ［ 1］ 何東健 ，耿楠，張義寬 .數(shù)字圖像處理（第二版） .西安電子科技大學出版社， ： 1325 ［ 2］ 于萬波 .基于 MATLAB的圖像處理 .清華大學出版社， :1218 ［ 3］ 陳書海，傅錄祥 .實用數(shù)字圖像處理 .北京科學出版社， 2020 ［ 4］ 崔屹 .數(shù)字圖像處理與應用 .北京 ： 電子工業(yè)出版社， 1997 ［ 5］ 何東健，楊青 .實用圖像處理技術 .陜西科學技術出版社， 1998 ［ 6］ 呂風軍 .溯溪圖像處理編程入門 .清華大學出版社， 1999 ［ 7］ 章毓晉 .圖像工程：圖像處理和分析（上） .清華大學出版社， 1999 ［ 8］ 章毓晉 .圖像工程：圖像分析（中） .清華大學 出版社， 2020 ［ 9］ 章毓晉 .圖像工程：圖像理解與計算機視覺（下） .清華大學出版社， 2020 ［ 10］ 朱秀昌，劉峰，胡棟 .數(shù)字圖像處理與圖像通信 .北京郵電大學出版社， 2020 ［ 11］ 韓曉軍 .數(shù)字圖像處理技術與應用［ M］ .北京 ： 電子工業(yè)出版社， 2020 ［ 12］ 劉剛 .MATLAB數(shù)字圖像處理［ M］ .北京：機械工業(yè)出版社， 2020 ［ 13］ 徐倩，鄧偉 . 一種融合兩種主成分分析的人臉識別方法 [J].計算機學報 ， 2020 ［ 14］ 郭文強，侯勇嚴 .數(shù)字圖像處理 .西安電子科技大學出版社， 2020 ［ 15］ 張宜華 .精通 ， 1999 ［ 16］ 張兆禮 .現(xiàn) 代圖像處理技術及 MATLAB實現(xiàn) .人民郵電出版社， 2020 ［ 17］ Wangmeng Zuo， Kuanquan Wang， David Zhang， Hongzhi Zhang. Combination of two novel LDAbased methods for face recognition[C].Proceedings of the IEEE， 2020 ［ 18］ 何東風 .人臉識別技術綜述［ J］ .計算機學報， 2020 ［ 19］ The User GUIdes[DB/OL].2020 佳木斯大學學士學位論文 佳木斯大學信息電子技術學院 27 附錄 1 人臉識別的 MATLAB 源程序 （ 1） 色彩空間轉(zhuǎn)換 ： function [r,g]=rgb_RGB(Ori_Face) R=Ori_Face(:,:,1)。 佳木斯大學學士學位論文 佳木斯大學信息電子技術學院 25 致謝 在佳木斯大學的學習生活即將結束，現(xiàn)在想想對母校還是有很多留戀。在本文圖像處理時，用到 如灰度變化 、格式轉(zhuǎn)換 和濾波銳化 等基本方法來實現(xiàn)圖像處理。 %title(39。 [m V_PCA V_Fisher ProjectedImages_Fisher] = FisherfaceCore(T)。 str=[pathname filename]。 % Executes on button press in pushbutton5. function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton5 (see GCBO) % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global im。 %im=imread(str)。 % Executes on button press in pushbutton3. %function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton3 (see GCBO) % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %[filename,pathname]=uigetfile({39。訓練庫路徑選擇 ...39。 % Update handles structure guidata(hObject, handles)。gui_Callback39。gui_Singleton39。Property39。EdgeColor39。 if pmx amp。 BB = regionprops(L, 39。s2=y2。y2=c。 BW=im2bw(I)。基于顯式特征的方法是指通過 肉眼 的 觀察，總結 概括 出人臉 區(qū)域 區(qū)開 始 圖像采集 檢測定位 是否定位成功 是否處理成功 圖像預處理 人臉識別 是否識別成功 識別結果 結 束 是 是 是 佳木斯大學學士學位論文 佳木斯大學信息電子技術學院 13 別于“非人臉”區(qū)域的特征，根據(jù)與被檢測區(qū)域的對比，即是否滿足這些人臉特征，從而判定該區(qū)域 包含人臉 與否 。canny39。 佳木斯大學學士學位論文 佳木斯大學信息電子技術學院 11 邊緣檢測 數(shù)字圖像的邊緣檢測是 目標區(qū)域識別、 圖像分割、 區(qū)域形狀提取等圖像分析過程中 十分重要的基礎 步驟 ,也是 人臉 圖像識別中 用來實現(xiàn)提取圖像特征的一個重要步驟 。 subplot(1,2,1),imshow(j)。在本文案例 中 ,為 使濾波效果更 加 明顯 ,我們預先為人臉圖像人為增加 噪聲 ,然后用自適應濾波方法對圖像進行濾波 處理。 通過原圖與直方圖均衡化后 圖像 對比 可以發(fā)現(xiàn) ,圖像變得更 加 清晰 ,并 且均衡化后的直方圖 相對于 原直方圖的形狀更 為理想。imwrite(j,39。 圖像處理工具箱包含 了不同圖像類型 之間 相互轉(zhuǎn)換的大量函數(shù) ,如 rgb2gray()可以將 顏色映像表 或 RGB圖像 轉(zhuǎn)換 為灰度圖像 ，通過 mat2gray()函數(shù)能實現(xiàn) 矩陣轉(zhuǎn)換為灰度圖像 的功能。人臉特征提取的方法 總結 起來 人臉圖像采集及檢測 人臉圖像預處理 人臉圖像特征提取 匹配與識別 佳木斯大學學士學位論文 佳木斯大學信息電子技術學院 7 可以 分為兩大類： 一種是基于 統(tǒng)計學習 或 代數(shù)特征 的表征方法 ；另 一種是基于知識的表征方法 。人臉圖像中包含的模式特征 非常 豐富，如模板特征、結構特征 、 直方圖特征、顏色特征 等。 本課題的主要內(nèi)容 本次課題主要講述了人臉識別中應用 Matlab 對圖像進行預處理，通過人臉檢測、人臉跟蹤、人臉比對來實現(xiàn)基于 Matlab 的 人臉識別系統(tǒng)的仿真。例如 京滬高鐵三站將 建立 人臉識別系統(tǒng)， 即使 整容也能被識別。如清華大學、中科院計算機所、中科院自動化所等自主研發(fā)的人臉識別技術已經(jīng)達到了國際先進的水平。近 30多年來，在計算機科技和大規(guī)模集成電路技術的 迅猛發(fā)展 、離散數(shù)學理論創(chuàng)立和完善，以及 工業(yè)、軍 事、醫(yī)學 等方面 的應用需求在 不斷增長， 人臉識別技術已經(jīng)在 人機交互、 安全驗證系統(tǒng)、 系統(tǒng)公安 (罪犯識別等 )、 醫(yī)學、檔案管理、 信用卡驗證、視頻會議 等方面的巨大應用前景而越來越成為當前模式識別和人工智能領域的一個研究熱點。人臉識別是一項 當下十分 熱門的計算機技術 的 研究領域， 該項技術 可以人臉明 暗偵測， 并且 自動調(diào)整動態(tài)曝光補償， 同時對 人臉追蹤偵測， 并 自動調(diào)整影像放大； 這項技術 屬于生物特征識別技術 的一種 ，是 利用 生物體（一般 指 人）本身的生物特征 從而達到 區(qū)分生物體個體 的目的 。 報告 利用 MATLAB 軟件來實現(xiàn)人臉信息 檢測與識別， 利用 YCbCr 空間以及灰度 圖像 來 實現(xiàn)人臉 的 邊緣分割 , 將真彩圖像轉(zhuǎn)換為 灰度 圖像， 并根據(jù) 膚 色 在YCbCr 色度空間 上 的分布范圍， 來 設定門限閥值， 從而實現(xiàn)人臉區(qū)域與非人臉區(qū)域的分割，通過圖像處理 等一系列 的 操作來剔除干擾因素，再通過 長寬比和 目標面積等方法在圖像中定位 出人臉區(qū)域，經(jīng)試驗，該方法能夠排除 面部表情 、 衣著背景 、發(fā)型 等干擾 因素 ， 從 而定位出 人臉區(qū)域。 人臉識別技術在 中國也有 迅猛發(fā)展的歷史。而人臉識別技術的研究就是在這樣的背景下發(fā)展起來的。人臉識別技術的研究也有重大的學術價值。 一般人臉識別系統(tǒng)構架如圖 所示： 圖 人臉識別系統(tǒng)構架 （ 1） 人臉圖像采集及檢測 人臉圖像采集： 人臉圖像 信息 都能通過攝像鏡頭采集 記錄 下來，比如 不同 位置、不同表情 、 靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像 等方面都 能 得到很好的采集。 （ 3） 人臉圖像特征提取 人臉圖像特征提取：人臉識別系統(tǒng) 通常會 使用的特征 分為視覺特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、 像素統(tǒng)計特征 以及 人臉圖像代數(shù)特征等。圖像的輸出 可以 用 imwrite( )函數(shù)， 很方便 快捷的將 圖像輸出到 電腦 硬盤上 。)。 實現(xiàn)圖像的灰度轉(zhuǎn) 換 的方法有很多 ,其中最常用 到的 是直方圖變換的方法 ,即直方圖的均衡化。imshow(j)。 j=imnoise(i,39。,2,)。F:\39。通常檢測和定位同步進行。F:\39。x2=r。 r1=x1。 end x1=x1+r。 [s1 s2]=size(BB2)。 rectangle(39。 運行如下代碼： function varargout = faceCore(varargin) % FACECORE Mfile for % FACECORE, by itself, creates a new FACECORE or raises the existing % singleton*. % % H = FACECORE returns the handle to a new FACECORE or the handle to % the existing singleton*. % % FACECORE(39。 gui_State