【正文】 行復(fù)原，為后續(xù)的特征提取和識(shí)別作準(zhǔn)備。 j=edge(i,39。subplot(1,2,2),imshow(j1)。功能實(shí)現(xiàn)的代碼如下 : i=imread(39。f:\39。f:\39。在 Matlab 中 ,各種濾波方法都是在空間域中通過不同的濾波算子實(shí)現(xiàn) ,可用 fspecial()函數(shù)來創(chuàng)建預(yù)定義的濾波算子 ,然后可以使用 imfilter()或 filter2()函數(shù)調(diào)用創(chuàng)建好的濾波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波。而頻域法是在圖像的某個(gè)變換域內(nèi)對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行操作 ,并修改變換后的系數(shù) ,如傅立葉變換、 DCT 變換等的系數(shù) ,然后再進(jìn)行反變換 ,便可得到處理后的圖像。 圖像處理的基本操作 讀取和顯示圖像可以通過 imread()和 imshow()來實(shí)現(xiàn) 。 第二章 圖像處理的 Matlab 實(shí)現(xiàn) Matlab 簡(jiǎn)介 由 Math Work 公司開發(fā)的 Matlab 語言語法限制不嚴(yán)格 ,程序設(shè)計(jì)自由度 大 ,程序的可移植性好。通過將輸入人臉圖像與人臉數(shù)據(jù)庫中的所有已知原型人臉圖像計(jì)算相似度并對(duì)其排序來給出輸入人臉的身份信息。 廣義的講，自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)具有如圖 所示的一般框架并完成相應(yīng)功能的任務(wù)。 國(guó)外對(duì)于人臉圖像識(shí)別的研究較早，現(xiàn)己有實(shí)用系統(tǒng)面世，只是對(duì)于成像條件要求較苛刻，應(yīng)用范圍也就較窄，國(guó)內(nèi)也有許多科研機(jī)構(gòu)從事這方而的研究，并己取得許多成果。 同時(shí)，進(jìn)行人臉圖像識(shí)別研究也具有很大的使用價(jià)依。首先闡述了人臉圖像識(shí)別意義；然后介紹了人臉圖像識(shí)別研究中存在的問題；接著介紹了自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)的一般框架構(gòu)成；最后簡(jiǎn)要地介紹了本文的主要工作和章節(jié)結(jié)構(gòu)。人臉圖像的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)較之指紋識(shí)別系統(tǒng)、 DNA 鑒定等更具方便性，因?yàn)樗臃奖悖梢圆唤佑|目標(biāo)就進(jìn)行識(shí)別，從而開發(fā)研究的實(shí)際意義更 3 大。 表 11 人臉識(shí)別的應(yīng)用 應(yīng)用 優(yōu)點(diǎn) 存在問題 信信用卡、汽車駕照、護(hù)照以及個(gè)人身份驗(yàn)證等 圖像攝取可控 圖像分割可控 圖像質(zhì)量好 需要建立龐大的數(shù)據(jù)庫 嫌疑犯照片匹配 圖像質(zhì)量不統(tǒng)一 多幅圖像可用 潛在的巨大圖像庫 4 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 視頻信息價(jià)值高多人參與 存在虛假 銀行 /儲(chǔ)蓄安全 監(jiān)控效果好 圖像分割不可控 圖像質(zhì)量較差 人群監(jiān)測(cè) 圖像質(zhì)量高 可利用攝像圖像 圖像分割自由 圖像質(zhì)量低、實(shí)時(shí)性 本文研究的問題 本文介紹了人臉圖像識(shí)別 中所應(yīng)用 MATLAB 對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用該工具箱對(duì)圖像進(jìn)行經(jīng)典圖像處理 ,通過實(shí)例來應(yīng)用 matlab 圖像處理功能，對(duì)某一特定的人臉圖像處理，進(jìn)而應(yīng)用到人臉識(shí)別系統(tǒng)。若存在人臉，給出其在圖像中的坐標(biāo)位置、人臉區(qū)域大小等信息。系統(tǒng)在輸入人臉圖像的同時(shí)輸入一個(gè)用戶宣稱的該人臉的身份信息，系統(tǒng)要對(duì)該輸入人臉圖像的身份與宣稱的身份是否相符作出判斷。 Matlab 圖像處理工具箱支持索引圖像、 RGB 圖像、灰度圖像、二進(jìn)制圖像并能操作 .bmp、 .jpg、 .tif 等多種圖像格式文件。 圖像類型的轉(zhuǎn)換 Matlab 支持多種圖像類型 ,但在某些圖像操作中 ,對(duì)圖像的類型有要求 ,所以要涉及到對(duì)圖像類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換。這種方法是一種使輸出圖像直方圖 近似服從均勻分布的變換算法。常用的有 Sobel 算子 ,Prewitt 算子 ,Roberts 算子 ,Log算子等。 10 imshow(j)。imshow(j)。 j=imnoise(i,39。,2,)。 imshow(j) 效果圖如圖 : 原灰度圖像 邊緣檢測(cè)后的圖像 圖 邊緣檢測(cè)效果圖 本章小結(jié) 以上實(shí)例只是對(duì) Matlab 圖像處理工具箱函數(shù)的一小部分運(yùn)用 ,從這些功能的運(yùn)用可以看出 ,Matlab 語言簡(jiǎn)潔 ,可讀性強(qiáng)。用在同一系統(tǒng)中的可能只有其中一種或幾種預(yù)處理方法，但一旦庫中采集到的原始圖像質(zhì)量發(fā)生較大變化 （如人臉大小、光照強(qiáng)度、拍攝條件、成像系統(tǒng)等方面變化），原有的預(yù)處理模塊便不能滿足特征提取的需要，還要更新，這是極不方便的。對(duì)提取出來的人臉借助人臉描述就可以進(jìn)行（狹義的）人臉識(shí)別，即通過提取特征來確定其身份。除了RGB 顏色空間，還有諸如 HIS， LUV， GLHS 等其它顏色空間被使用。 17 表 31 基于顯示特征方法的特點(diǎn) 基于隱式特征的方法將人臉區(qū)域看成一類模式，使用大量“人臉”、“非人臉”樣本訓(xùn)練、構(gòu)造分類器，通過判別圖像中所有可能區(qū)域是否屬 于“人臉模式”的方法來實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。 以上四種方法的優(yōu)缺點(diǎn)比較見表 32 表 32 基于隱式特征方法的特征 檢測(cè)方法 優(yōu)點(diǎn) 缺點(diǎn)與需要改進(jìn)的地方 本征臉法 標(biāo)準(zhǔn)人臉模板能抽象人臉全部信息，運(yùn)算不涉及迭代耗費(fèi)時(shí)間短 但模板檢測(cè)效率低，多模板提高了效率也增加了檢測(cè)時(shí)間 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 檢測(cè)效率高，錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)目不多 ，訓(xùn)練成熟的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)速度快 多樣本訓(xùn)練耗費(fèi)時(shí)間多，但網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)目多 支撐向量機(jī)機(jī)法 比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有更好的泛化能力，能對(duì)為觀測(cè)到的例子進(jìn)行有效分類 “非人臉”樣本復(fù)雜多樣，造成支持向量數(shù)目多，運(yùn)算復(fù)雜度大 19 基于積分圖像分析法 檢測(cè)速度快，基本滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)要求，檢測(cè)效率可以與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法比較 錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)目少時(shí)，檢測(cè)率不高 運(yùn)用 matlab 仿真進(jìn)行人臉檢測(cè)定位實(shí)例： 人臉檢測(cè)定位程序： %%%%% Reading of a RGB image i=imread(39。 x1=1。 if pr=100 BW(x1:x2, y1:y2)=0。 y2=y2+c。 BB2=cell2mat(BB1)。 hold on。常用的人臉圖像預(yù)處理方法有：濾波去噪、灰度變換、圖像二值化、邊緣檢測(cè)、尺寸歸一化、灰度歸一化等。 1)濾波去噪 由于噪聲給圖像帶來的失真和降質(zhì)，在特征提取之前采用濾波的方式來去除噪聲是實(shí)際人臉識(shí)別系統(tǒng)中所必須的步驟。 （ 2）中值濾波法中值濾波法是一種非線性濾波方法，它把像素及其鄰域中的像素按灰度級(jí)進(jìn)行排序，然后選擇該組的中間值作為輸出像素值。常用在人臉識(shí)別系統(tǒng)中的灰度變換方法主要有：基于圖像統(tǒng)計(jì)特征的直方圖均衡化、直方圖規(guī)定化和灰度均值方差標(biāo)準(zhǔn)化三種方法。圖像類型轉(zhuǎn)換、圖像二值化、尺寸歸一化也是一些人臉識(shí)別系統(tǒng)中經(jīng)常使用的預(yù)處理方法。 最初這種想法基于顏色直方圖。 在“數(shù)字圖像處理的基本方法”這一部分，用到的一些基本方法和一些最常用的處理方法來實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理，如格式轉(zhuǎn)換，灰度變化和濾波銳化。 林 老師學(xué)識(shí)淵博、治學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)、平易近人， 他 以其寬廣的視野、敏銳的洞察力、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度在學(xué)術(shù)上給了我悉心的指導(dǎo)。, mfilename, ... 39。, [] , ... 39。 end % End initialization code DO NOT EDIT % % Executes just before FR_Processed_histogram is made visible. function FR_Processed_histogram_OpeningF(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputF. % hObject handle to figure % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 34 % varargin mand line arguments to FR_Processed_histogram (see VARARGIN) % Choose default mand line output for FR_Processed_histogram = hObject。 bin_num = 9。 36 train_hist_img = zeros(max_hist_level, train_img)。 [rows cols] = size(I)。 train_processed_bin(K,i) = sum/bin_num。train39。 [rows cols] = size(I)。 K = K + 1。 sum = 0。 getString_end=strfind(pathname,39。\39。 num2str(M)]) axes () %image no: 5 is shown for visualization purpose imshow(imread(STRCAT(39。Testing Done39。BackgroundColor39。 end % % Executes on button press in Input_Image_button. function Input_Image_button_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to Input_Image_button (see GCBO) % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global filename pathname I [filename, pathname] = uigetfile(39。t agree with the disciplinary action your employer has taken against you ? your employer dismisses you and you think that you have been dismissed unfairly. For more information about dismissal and unfair dismissal, see Dismissal. You can make a claim to an employment tribunal, even if you haven39。)。BackgroundColor39。String39。))) msgbox ( 39。 else display ([ 39。 subjectindex=str2num(pathname(getString_start:getString_end))。 getString_start=strfind(pathname,39。 sum = 0。 sum = 0。 global filename pathname I load 39。 end end train_processed_bin(K,i) = sum/bin_num。 end end 37 [r c] = size(train_hist_img)。\39。 % % Executes on button press in train_button. function train_button_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to train_button (see GCBO) % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global train_processed_bin。 total_sub = 40。amp。, FR_Processed_histogram_OpeningF, ... 39。 再次真心的感謝所有關(guān)心愛護(hù)我的良師益友和親人們 30 參考文獻(xiàn) [1] 祝磊，朱善安 .人臉識(shí)別的一種