【正文】 而在現(xiàn)實生活中采集到的人臉圖像則會受到很多因素的影響，識別率就未必能達到要求了。在不同的研究領域，傅里葉變換具有多種不同的變體形式，如連續(xù)傅里葉變換和離散傅里葉變換。 J1fft = fft2(J1)。每種算子對不同方向邊緣的檢測能力和抑制噪聲的能力都不同。對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。r39。)。 [o p]=size(loc)。但是直接使用 SVM 方法進行人臉識別有兩方面的困難：第一，訓練時需要求解二次規(guī)劃問題計算復雜度高，內存需求量巨大；第二，在非人臉樣本不受限制時，需要極大規(guī)模的訓練集合，得 到的支持向量會很多，使得分類器的計算量過高。 在彩色圖像中，顏色是人臉表面最為顯著的特征之一，利用顏色檢測人臉是很自然的想法 。其目的是在去除噪聲，加強有用信息，對輸入設備或其他因素造成的退化現(xiàn)像進行復原，為后續(xù)的特征提取和識別作準備。,2,)。imshow(j)。 工具箱中提供的 edge()函數(shù)可以進行邊緣檢測 ,在其參數(shù)里面 ,可以根據(jù)需要選擇合適的算子及其參數(shù)。 圖像類型的轉換 Matlab 支持多種圖像類型 ,但在某些圖像操作中 ,對圖像的類型有要求 ,所以要涉及到對圖像類型進行轉換。并做了一個 Matlab 圖像處理功能的實例。 河南城建學院本科畢業(yè)設計（論文） 緒論 4 識別系統(tǒng)構成 人類似乎具有“與生俱來”的人臉識別能力，賦予計算機同樣的能力是人類的夢想之一，這就是所謂的“人臉識別”系統(tǒng)。不過最近幾年轉行做人臉識別，也是非常有成就的。使得同一個人，在不同的環(huán)境下拍攝所得到的人臉圖像不同，有時更會有很大的差別，給識別帶來很大難度。本文針對近年來國內外相關學術論文及研究報告進行學習和分析的基礎上，利用圖像處理的matlab實現(xiàn) 人臉識別方法，這種實現(xiàn)簡單且識別準確率高，但其缺點是計算量大，當要識別較多人員時，該方法難以勝任。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。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。為此， RainerLihart 等人于 2020 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放縮情況下的人臉檢測。 (4)基于人臉圖像比對的身份識 別 即人臉識別 (Face Identification)問題。 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。 (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。f:\39。gaussian39。canny39。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。 以上三種方法的優(yōu)缺點比較見表 。 c=floor(n2/10)。 end y1=y1+c。 end end figure,imshow(I)。所以，在本仿真系統(tǒng)中， 對上述的每種預處理方法全部加以實現(xiàn)的同時，還對三種最常用預處理方法：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。這一過程，也被稱作灰度歸一化。G:\張迎 \標準測試圖像庫 1\39。figure。 河南城建學院本科畢業(yè)設計（論文） 結論 24 5 結論 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。 再次真心的感謝所有關心愛護我的良師益友和親人們！ 。 在論文設計時人臉數(shù)據(jù)庫不容易找到，有些圖像處理方法不是很理解，運用的過程中碰到很多問題。%求共軛 CrossPowerSpecttrum = (J1fftShift .* J2fftConjugate) ./ (J1Power .* J2Power)。 人臉識別程序： clc。通過灰度變換，可對原始圖像中的光照不均進行補償，使得待識別人臉圖像遵循同一或相似的灰度分布。 人臉圖像預處理方法 根據(jù)所查閱文獻資料，常應用于人臉圖像的預處理方法有：圖像類型轉換、濾波去噪、灰度變換、邊緣檢測及二值化、尺寸歸一化、灰度歸一化等。 (BB2(1,k)/BB2(1,k+1)) mx=p。 pr1=0。 figure,imshow(BW) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%% minimisation of background portion [n1 n2]=size(BW)。 基于先驗知識的方法則采用符合人臉生理結構特征的人臉鑲嵌圖（ mosaic image）模型，并在分析了足夠多的人臉圖像樣本的基礎上，針對人臉的灰度、邊緣、紋理等信息，建立一種關于人臉的知識庫。 系統(tǒng)基本機構 人臉識別是一個復雜的過程，一個計算機人臉識別的流程如圖 所示。)。)。 imshow(j)。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。利用這些工具箱 ,我們可以很方便的從各個方面對圖像的性質進行深入的研究。 (3)特征提取 通過人臉特征點的檢測與標定可以確定人臉圖像中顯著特征點的位置（如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等器官），同時還可以得到這些器官及其面部輪廓的形狀信息的描述?；?Haar 特征的人臉識別方法始于 2020 年 PaulViola 和MichaelJones 兩者撰寫的一篇論文，他們在論文中提出了 Haar 特征和 Adaboost算法，并利用它們進行人臉檢測。這一點，很值得我們同學學習。 在進行人工智能的研究中，人們一直想做的事情就是讓機器具有像人類一樣的思考能力，以及識別事物、處理事物的能力，因此從解剖學、心理學、行為感知學等各個角度來探求人類的思維機制、以及感知事物、處理事物的機制，并努力將這些機制用于實踐，如各種智能機器人的研制。 關鍵詞： 圖像處理 , Matlab, 人臉識別 , 模式識別 河南城建學院本科畢業(yè)設計（論文） ABSTRACT II ABSTRACT Human face recognition focuses on pattern recognition ,image processing andother is widely used in authentication,investigation,video surveillance,intelligent robots,medicine and other has wide application and business value.Facial feature asabiological characteristic,pared with others is direct,friendly andco featureemployed in authentication are userfriendly. The technology of face recognition in the past few years obtained the very big development, but due to the face of nonrigid, expression and changeablefactors, the face recognition technology in practical application are facing great difficulties. This paper aimed at home and abroad in recent years the relevant papers and researchreports on study and on the basis of the analysis, some units within the data sensitivity places need to enter personnel to carry out limitation design and develop a set of identity verification identification system, the system uses PCA face recognition method, therealization is simple and the accuracy rate of recognition is high,but itsdrawback is that a large amount of calculation, when to identify more staff,this method is difficult to do. The 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: Imageprocessing , Matlab, Face recognition, Patternrecognition 河南城建學院本科畢業(yè)設計（論文） 目錄 III 目錄 摘要 ................................................................................................................................. I ABSTRACT .........................................................................................................................II 1 緒論 ............................................................................................................................. 1 研究背景 ............................................................................................................... 1 ...................................................................................................... 2 人臉圖像識別的應用前景 ....................................................................................... 3 本文研究的問題 ..................................................................................................... 3 識別系統(tǒng)構成 ..................................................