【正文】 人臉識(shí)別系統(tǒng)中幾種常用的圖像預(yù)處理方法進(jìn)行基礎(chǔ)的應(yīng)用，同時(shí)利用MATLAB實(shí)現(xiàn)了通用的人臉圖像預(yù)處理仿真，將該系統(tǒng)作為圖像預(yù)處理模塊可嵌入在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，并利用灰度圖像的直方圖比對(duì)來實(shí)現(xiàn)人臉圖像的識(shí)別判定。相關(guān)性的元素之間需要存在一定的聯(lián)系或者概率才可以進(jìn)行相關(guān)性分析。僅這一部分即可形成一個(gè)專用的圖像處理平臺(tái)。其次，我還要特別感謝我的同學(xué)魏備與何志冬，他們不僅為我提供了部分Matlab編程代碼，還細(xì)心的給我講解了代碼的含義，讓我對(duì)我的課題有了更加深入的了解。若要進(jìn)一步提高識(shí)別率和適用范圍，則還需要結(jié)合其它算法，如PCA、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。河南城建學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 結(jié)論5 結(jié)論基于matlab數(shù)字圖像處理與識(shí)別系統(tǒng)其實(shí)是一個(gè)范圍很大的應(yīng)用系統(tǒng)，作者在此只是有針對(duì)性、有選擇地進(jìn)行了一些仿真。最初傅里葉分析是作為熱過程的解析分析的工具被提出的。figure。J2fft = fft2(J2)。G:\張迎\標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試圖像庫1\39。所以，和灰度變換及濾波去噪部分的設(shè)計(jì)思路相同，在仿真系統(tǒng)中，筆者給出了canny、sobel、log、prewitt四種算子在不同灰度閾值下、不同方向的邊緣檢測(cè)算法，使用者可從檢測(cè)結(jié)果中加以比較、選擇合適的算法。這一過程，也被稱作灰度歸一化。考慮濾波模板大小對(duì)濾波效果影響較大，仿真系統(tǒng)選擇算法時(shí)對(duì)同種濾波算法提供了不同模板大小的情況。所以，在本仿真系統(tǒng)中，對(duì)上述的每種預(yù)處理方法全部加以實(shí)現(xiàn)的同時(shí)，還對(duì)三種最常用預(yù)處理方法：濾波去噪、灰度變換、邊緣檢測(cè)，提供了多種不同的具體算法供用戶比較、選擇之用。 ) 原始圖片 灰度圖片 均衡化灰度圖片 人臉定位 人臉圖像的預(yù)處理不同的人臉識(shí)別系統(tǒng)根據(jù)其采用的圖像來源和識(shí)別算法需要不同，采用的預(yù)處理方法也不同。 endendfigure,imshow(I)。BB1=struct2cell(BB)。 end y1=y1+c。 pr=o*100/s。c=floor(n2/10)?；诜e分圖像（Integral Image）特征的人臉檢測(cè)方法是Viola等新近提出的一種算法，它綜合使用了積分圖像描述方法、Adaboost學(xué)習(xí)算法及訓(xùn)練方法、級(jí)聯(lián)弱分類器。Yang等在考察了不同種族、不同個(gè)體的膚色后，認(rèn)為人類的膚色能在顏色空間中聚成單獨(dú)的一類，而影響膚色值變化的最主要因素是亮度變化。對(duì)人臉的定位在輸入是圖像序列時(shí)一般也稱之為人臉跟蹤。不同的人臉識(shí)別系統(tǒng)根據(jù)其采用的圖像來源和識(shí)別算法需要不同，采用的預(yù)處理方法也不同。canny39。j2=imfilter(i,h)。gaussian39。figure,subplot(1,2,1),imhist(i)。f:\39。本文通過運(yùn)用圖像處理工具箱的有關(guān)函數(shù)對(duì)一人臉的彩色圖像進(jìn)行處理。(2)空域?yàn)V波增強(qiáng)空域?yàn)V波按照空域?yàn)V波器的功能又可分為平滑濾波器和銳化濾波器。,如mat2gray()函數(shù)可以將矩陣轉(zhuǎn)換為灰度圖像,rgb2gray()轉(zhuǎn)換RGB圖像或顏色映像表為灰度圖像。 數(shù)字圖像處理及過程圖像是人類獲取信息、表達(dá)信息和傳遞信息的重要手段。第3章主要始涉三個(gè)方面：首先是對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)成做詳細(xì)論述；其次就是對(duì)人臉識(shí)別過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)人臉檢測(cè)、特征提取和圖像預(yù)處理做詳細(xì)介紹；最后就是Matlab在人臉識(shí)別系統(tǒng)中的具體應(yīng)用，即人臉圖像識(shí)別的具體技術(shù)，并用Matlab進(jìn)行仿真試驗(yàn)并得到結(jié)果。(4)基于人臉圖像比對(duì)的身份識(shí)別即人臉識(shí)別(Face Identification)問題。假設(shè)我們把照相機(jī)、攝像頭、掃描儀等看作計(jì)算機(jī)的“眼睛”，數(shù)字圖像可以看作計(jì)算機(jī)觀察到的“影像”，那么AFR賦予計(jì)算機(jī)根據(jù)其所“看到”的人臉圖片來判斷人物身份的能力。為此，RainerLihart等人于2002年對(duì)此方法進(jìn)行了擴(kuò)展，增加了傾斜特征的定義，此后此方法被擴(kuò)展到全旋轉(zhuǎn)放縮情況下的人臉檢測(cè)。不說別的，就只從FRVT2006（美國國家標(biāo)準(zhǔn)研究所2006年全球人臉識(shí)別供應(yīng)商系統(tǒng)性能測(cè)試）的測(cè)試結(jié)果看來，丁曉晴教授的研究團(tuán)隊(duì)是唯一一個(gè)完成大規(guī)模3D人臉識(shí)別性能測(cè)試的參賽團(tuán)隊(duì)。其次是中科院生物研究所的李子清教授，以及下屬的中科奧森公司。因此在各種干擾條件下實(shí)現(xiàn)人臉圖像的識(shí)別，也就更具有挑戰(zhàn)性。如果能夠開發(fā)出具有像人類一樣的機(jī)器識(shí)別機(jī)制，就能夠逐步地了解人類是如何存儲(chǔ)信息，并進(jìn)行處理的，從而最終了解人類的思維機(jī)制。 Face recognition,methodamountrecognitiontherealizationsystem,andtosomestudyrecentThistechnologyofveryrecognitioninasabiologicalwidelyon本文針對(duì)近年來國內(nèi)外相關(guān)學(xué)術(shù)論文及研究報(bào)告進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析的基礎(chǔ)上，利用圖像處理的matlab實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別方法，這種實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且識(shí)別準(zhǔn)確率高，但其缺點(diǎn)是計(jì)算量大，當(dāng)要識(shí)別較多人員時(shí)，該方法難以勝任。人臉特征作為一種生物特征，與其他生物特征相比，具有有好、直接、方便等特點(diǎn)，因此使用人臉特征進(jìn)行身份識(shí)別更易于被用戶所接受。faceandotherrobots,medicinebusinessdirect,friendlytechnologyyearstothefacingandandofsensitivityoutidentityfaceaccuracythatidentifyThe realization of a set of various pretreatment methods in one of the generic face image preprocessing simulation system based on MATLAB, the system is used as the image preprocessing module can be embedded in a face recognition system, and using the histogram matching gray image to realize the recognition of human face images to determine.Keywords: 研究背景，并形成了一個(gè)人臉圖像識(shí)別研究領(lǐng)域，這一領(lǐng)域除了它的重大理論價(jià)值外，也極具實(shí)用價(jià)值。并且與指紋圖像不同的是，人臉圖像受很多因素的干擾:人臉表情的多樣性。該實(shí)驗(yàn)室的高文教授，陳曦林教授，山世光教授，直到今天，都一直活躍在人臉識(shí)別領(lǐng)域，更可貴的是，在IEEE上面發(fā)表了很多paper。接著是清華大學(xué)的丁曉晴教授。發(fā)展至今，人臉識(shí)別的方法越來越多，最有代表的是基于Haar特征的人臉識(shí)別方法是其中較為典型的方法，該方法不僅具有較高的檢測(cè)率，同時(shí)也能夠滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的基本要求。本文在總結(jié)分析人臉識(shí)別系統(tǒng)中幾種常用的圖像預(yù)處理方法基礎(chǔ)上，利用MATLAB實(shí)現(xiàn)了一個(gè)集多種預(yù)處理方法于一體的通用的人臉圖像預(yù)處理仿真系統(tǒng)，將該系統(tǒng)作為圖像預(yù)處理模塊可嵌入在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，并利用灰度圖像的直方圖比對(duì)來實(shí)現(xiàn)人臉圖像的識(shí)別判定。而人臉跟蹤則需要進(jìn)一步輸出所檢測(cè)到的人臉位置、大小等狀態(tài)隨時(shí)間的連續(xù)變化情況。 論文的內(nèi)容及組織第1章主要介紹了人臉識(shí)別的研究背景及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，同時(shí)還介紹了目的及意義和應(yīng)用前景。Matlab還推出了功能強(qiáng)大的適應(yīng)于圖像分析和處理的工具箱,常用的有圖像處理工具箱、小波分析工具箱及數(shù)字信號(hào)處理工具箱。圖像的輸出用imwrite()函數(shù)就可以很方便的把圖像輸出到硬盤上。(1)灰度變換增強(qiáng)有多種方法可以實(shí)現(xiàn)圖像的灰度變換,其中最常用的就是直方圖變換的方法,即直方圖的均衡化。邊緣檢測(cè)算子可以檢查每個(gè)像素的鄰域并對(duì)灰度變化率進(jìn)行量化,也包括對(duì)方向的確定,其中大多數(shù)是基于方向?qū)?shù)掩模求卷積的方法。j=rgb2gray(i)。i=rgb2gray(i)。f:\39。h=fspecial(39。f:39。人臉識(shí)別系統(tǒng)一般包括人臉檢測(cè)與定位、人臉圖像預(yù)處理、特征提取和匹配識(shí)別四個(gè)組成部分。如，用戶可根據(jù)需要選擇使用不同的濾波方法去除噪聲、不同的邊緣檢測(cè)算子檢測(cè)人臉邊緣、選擇不同的灰度變換算法實(shí)現(xiàn)圖像的灰度校正和灰度歸一化，仿真系統(tǒng)同時(shí)還實(shí)現(xiàn)了尺寸歸一化、二值化等其他常用的圖像預(yù)處理算法。基于顯式特征的方法是指由人通過肉眼觀察，總結(jié)出人臉區(qū)別于“非人臉”區(qū)域的特征，然后根據(jù)被檢測(cè)區(qū)域是否滿足這些“人臉特征”，來判定該區(qū)域是否包含人臉。模板匹配的方法一般是人為地先定義一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉模板，計(jì)算輸入圖像與模板的似然度；然后，確定一個(gè)似然度閾值，用以判斷該輸入圖像中是否包含人臉河南城建學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 人臉圖像識(shí)別計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 標(biāo)準(zhǔn),人臉模板可以是固定的樣板，也可以是帶參變量的曲線函數(shù)?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)于復(fù)雜的、難以顯式描述的模式，具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。BW=im2bw(I)。y2=c。s2=y2。BB = regionprops(L, 39。 if pmx amp。EdgeColor39。如，用戶可根據(jù)需要選擇使用不同的濾波方法去除