【正文】 人臉識別系統(tǒng)中幾種常用的圖像預(yù)處理方法進行基礎(chǔ)的應(yīng)用，同時利用MATLAB實現(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別系統(tǒng)中，并利用灰度圖像的直方圖比對來實現(xiàn)人臉圖像的識別判定。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行相關(guān)性分析。僅這一部分即可形成一個專用的圖像處理平臺。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，還細心的給我講解了代碼的含義，讓我對我的課題有了更加深入的了解。若要進一步提高識別率和適用范圍，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（論文） 結(jié)論5 結(jié)論基于matlab數(shù)字圖像處理與識別系統(tǒng)其實是一個范圍很大的應(yīng)用系統(tǒng)，作者在此只是有針對性、有選擇地進行了一些仿真。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)測試圖像庫1\39。所以，和灰度變換及濾波去噪部分的設(shè)計思路相同，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算法，使用者可從檢測結(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?？紤]濾波模板大小對濾波效果影響較大，仿真系統(tǒng)選擇算法時對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，對上述的每種預(yù)處理方法全部加以實現(xiàn)的同時，還對三種最常用預(yù)處理方法：濾波去噪、灰度變換、邊緣檢測，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)處理不同的人臉識別系統(tǒng)根據(jù)其采用的圖像來源和識別算法需要不同，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、級聯(lián)弱分類器。Yang等在考察了不同種族、不同個體的膚色后，認(rèn)為人類的膚色能在顏色空間中聚成單獨的一類，而影響膚色值變化的最主要因素是亮度變化。對人臉的定位在輸入是圖像序列時一般也稱之為人臉跟蹤。不同的人臉識別系統(tǒng)根據(jù)其采用的圖像來源和識別算法需要不同，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。本文通過運用圖像處理工具箱的有關(guān)函數(shù)對一人臉的彩色圖像進行處理。(2)空域濾波增強空域濾波按照空域濾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、表達信息和傳遞信息的重要手段。第3章主要始涉三個方面：首先是對人臉識別系統(tǒng)的構(gòu)成做詳細論述；其次就是對人臉識別過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)人臉檢測、特征提取和圖像預(yù)處理做詳細介紹；最后就是Matlab在人臉識別系統(tǒng)中的具體應(yīng)用，即人臉圖像識別的具體技術(shù)，并用Matlab進行仿真試驗并得到結(jié)果。(4)基于人臉圖像比對的身份識別即人臉識別(Face Identification)問題。假設(shè)我們把照相機、攝像頭、掃描儀等看作計算機的“眼睛”，數(shù)字圖像可以看作計算機觀察到的“影像”，那么AFR賦予計算機根據(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年對此方法進行了擴展，增加了傾斜特征的定義，此后此方法被擴展到全旋轉(zhuǎn)放縮情況下的人臉檢測。不說別的，就只從FRVT2006（美國國家標(biāo)準(zhǔn)研究所2006年全球人臉識別供應(yīng)商系統(tǒng)性能測試）的測試結(jié)果看來，丁曉晴教授的研究團隊是唯一一個完成大規(guī)模3D人臉識別性能測試的參賽團隊。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現(xiàn)人臉圖像的識別，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器識別機制，就能夠逐步地了解人類是如何存儲信息，并進行處理的，從而最終了解人類的思維機制。 Face recognition,methodamountrecognitiontherealizationsystem,andtosomestudyrecentThistechnologyofveryrecognitioninasabiologicalwidelyon本文針對近年來國內(nèi)外相關(guān)學(xué)術(shù)論文及研究報告進行學(xué)習(xí)和分析的基礎(chǔ)上，利用圖像處理的matlab實現(xiàn)人臉識別方法，這種實現(xiàn)簡單且識別準(zhǔn)確率高，但其缺點是計算量大，當(dāng)要識別較多人員時，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，因此使用人臉特征進行身份識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，并形成了一個人臉圖像識別研究領(lǐng)域，這一領(lǐng)域除了它的重大理論價值外，也極具實用價值。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。該實驗室的高文教授，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，人臉識別的方法越來越多，最有代表的是基于Haar特征的人臉識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率，同時也能夠滿足實時檢測的基本要求。本文在總結(jié)分析人臉識別系統(tǒng)中幾種常用的圖像預(yù)處理方法基礎(chǔ)上，利用MATLAB實現(xiàn)了一個集多種預(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別系統(tǒng)中，并利用灰度圖像的直方圖比對來實現(xiàn)人臉圖像的識別判定。而人臉跟蹤則需要進一步輸出所檢測到的人臉位置、大小等狀態(tài)隨時間的連續(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別的研究背景及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，同時還介紹了目的及意義和應(yīng)用前景。Matlab還推出了功能強大的適應(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)灰度變換增強有多種方法可以實現(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。邊緣檢測算子可以檢查每個像素的鄰域并對灰度變化率進行量化,也包括對方向的確定,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。人臉識別系統(tǒng)一般包括人臉檢測與定位、人臉圖像預(yù)處理、特征提取和匹配識別四個組成部分。如，用戶可根據(jù)需要選擇使用不同的濾波方法去除噪聲、不同的邊緣檢測算子檢測人臉邊緣、選擇不同的灰度變換算法實現(xiàn)圖像的灰度校正和灰度歸一化，仿真系統(tǒng)同時還實現(xiàn)了尺寸歸一化、二值化等其他常用的圖像預(yù)處理算法?；陲@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標(biāo)準(zhǔn)人臉模板，計算輸入圖像與模板的似然度；然后，確定一個似然度閾值，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（論文） 人臉圖像識別計算機系統(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)的方法對于復(fù)雜的、難以顯式描述的模式，具有獨特的優(yōu)勢。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