matlab的人臉識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)(完整版)
【正文】 1 緒論 所謂人臉識(shí)別技術(shù)，是一種以人的臉部特征信息為身份識(shí)別手段的人工智能技術(shù)。而人臉識(shí)別系統(tǒng)正是在這樣的熱烈需求下而逐步興起的，目前成為一門極具研究潛力和發(fā)展背景的技術(shù)手段。 本文的研究?jī)?nèi)容及研究步驟根據(jù)目前已有的研究成果，本文在研究?jī)?nèi)容上有以下幾個(gè)方面的安排。在進(jìn)行圖像處理之前，第一步工作是利用imread()函數(shù)來實(shí)現(xiàn)進(jìn)行照片讀取，然后利用imshow()函數(shù)將所讀取到的圖片進(jìn)行輸出；第二步工作是利用save()函數(shù)將工作區(qū)域的變量加以存儲(chǔ)，然后利用load函數(shù)將該變量順利讀到Matlab的工作區(qū)域中。前面的方法是將圖像視為一類二維信號(hào)的組合，最后通過傅里葉變換來實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)。具體操作過程的代碼如下所示： if ndims(B)~= 2 %如果不是二值圖像 IM=rgb2gray(B)；else IM = B；End 原始圖像 灰度處理圖像處理成二值圖像：bw = im2bw(IM， graythresh(IM))； % 二值化 二值化處理圖像3 人臉檢測(cè)的實(shí)現(xiàn) 引言現(xiàn)階段，人臉識(shí)別系統(tǒng)主要由人臉檢測(cè)與定位、人臉圖像預(yù)處理、人臉特征信息采集和特性信息甄別等部分構(gòu)成。我們一般所認(rèn)同的顯式特征是指人可以通過眼睛所獲得的特征，這些特征主要包括人的臉型、膚色、面部特征等等。)； Ar= cat(1， )； [s1， s2] = size(Ar)； fa = 0；for z = 1:s1 %Z表示返回的N行矩陣數(shù)值 area = Ar(z， 3)*Ar(z， 4)； % 寬*高 if areafa amp。 39。因此，將各種人臉圖像預(yù)處理方法加以綜合應(yīng)用便變得十分有必要。對(duì)掃描得到的人臉圖像根據(jù)其噪聲類型一般采用此種濾波方法。依靠這種處理手段，形式多樣的圖像信息在特征提取過程中才更具對(duì)比，這也是對(duì)圖像信息進(jìn)行灰度統(tǒng)一的過程。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)多種圖像類型的處理范圍，因此，對(duì)輸入的圖像進(jìn)行統(tǒng)一化處理往往是實(shí)現(xiàn)人臉圖像預(yù)處理的首要工作。 人臉識(shí)別的matlab實(shí)現(xiàn) 用戶界面 實(shí)現(xiàn)結(jié)果 小結(jié)在已經(jīng)研究成果的應(yīng)用中，直方圖的方法以其簡(jiǎn)單可用的特點(diǎn)受到相關(guān)設(shè)計(jì)人員的廣泛采用。通過驗(yàn)證表明，本文設(shè)計(jì)仿真模擬系統(tǒng)具有較好的圖像處理能力和人臉特征信息識(shí)別能力，但在實(shí)際使用過程中，當(dāng)采集到的人臉特征信息與預(yù)設(shè)人臉特征信息進(jìn)行對(duì)比甄別時(shí)，還有受到一些外界因素，譬如光照強(qiáng)度、人臉角度、距離遠(yuǎn)近等因素的影響，因此，本文的設(shè)計(jì)還具有較大的提升空間。我在寫作過程中發(fā)現(xiàn)自己的論文中還缺乏一個(gè)學(xué)者應(yīng)有的行文邏輯，那時(shí)的論文仿佛是段落的堆砌，而沒有形成體系。在這個(gè)過程中我意識(shí)到寫論文就好像蓋一座大廈，其中的每一段文字都好比是大廈上的一磚一瓦，只有放對(duì)了位置用對(duì)了材料最后才能有所建樹，否則只會(huì)是浪費(fèi)時(shí)間，經(jīng)不起推敲。因此，在今后的學(xué)習(xí)生活中，我將繼續(xù)提高自己的知識(shí)水平，做到理論與實(shí)際相結(jié)合，提升自身的綜合素質(zhì)和解決問題的能力。接著，從保存的相關(guān)數(shù)據(jù)中連續(xù)抽取九個(gè)頻率進(jìn)行后續(xù)計(jì)算。最后，通過尺寸歸一化手段實(shí)現(xiàn)了對(duì)人臉圖像的裁剪，保障了人臉圖像大小尺寸的統(tǒng)一性。而這些都可以用過matlab仿真予以完成。，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。(1)濾波去噪在實(shí)際情況中，噪聲會(huì)或多或少地影響到圖像的質(zhì)量，甚至造成圖像信息的失真，因此在對(duì)人臉信息進(jìn)行提取之前，就有必要采用濾波的技術(shù)手段來提出無用的噪聲干擾，這也是實(shí)現(xiàn)人臉準(zhǔn)確識(shí)別的關(guān)鍵步驟。 39。 (Ar(z， 3)/Ar(z， 4)) fa = area； h = z； endendh2=axes(39。依據(jù)所需要的人臉特征信息，基于顯式特征的方法可以細(xì)化為三個(gè)方面，即基于膚色模型的方法、模板匹配的方法、基于先驗(yàn)知識(shí)的方法，這三類方法在具體的使用過程中均有著自身的特點(diǎn)，具體情況如表31所示。該步驟的主要目的是去除無用信息，強(qiáng)化有用信息，對(duì)外界不良因素所造成的圖像模糊和失真情況進(jìn)行修復(fù)，從而滿足后續(xù)人臉特征信息收集的要求。目前諸多方法都能夠完成對(duì)圖像的灰度變換，而使用頻率最高的方法是直方圖變換。Matlab能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)多種圖像類型的處理，然而在具有操作過程中，一些環(huán)節(jié)圖像的類型有著特殊的要求，因此完成對(duì)相關(guān)圖像的轉(zhuǎn)換就變得十分關(guān)鍵。其次，本文在整理和分析目前較為主流的圖像預(yù)處理技術(shù)手段的基礎(chǔ)上，采用多種處理方法相協(xié)同的預(yù)處理手段，利用灰度圖像的直方圖對(duì)比來實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉特征信息的甄別和判斷，該內(nèi)容涉及了圖像選取，人臉定位，信息處理和識(shí)別等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在多數(shù)情況下，人臉信息的采集常常會(huì)受到諸多外界因素的影響，譬如光照，拍攝角度，人臉表情等等，都會(huì)對(duì)最終的檢測(cè)效果產(chǎn)生影響。因此，該項(xiàng)技術(shù)又可以稱為人像識(shí)別或面部識(shí)別。目前，對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)理論和技術(shù)的研究已經(jīng)逐步深入，它的研究有著較為關(guān)鍵的現(xiàn)實(shí)意義。因此，通過運(yùn)用人臉識(shí)別技術(shù)，構(gòu)建能夠?qū)θ四槍?shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別的信息采集
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