【正文】 現(xiàn)有的識別方法中，通過從人臉圖像中提取出特征信息，來對數(shù)據(jù)庫進行檢索的方法速度快，而利用拓撲屬性圖匹配來確定匹配度的方法則相對較快。人臉識別早在六七十年代就引起了研究者的強烈興趣。endx = checklimit(endx,limx)。 % 調整模板大小model_rot = imrotate(model_rot,angle,39。 end。for j=1:n, for i=1:m, if (A(i,j) ~= 0) left = j。 % 將 uint8 型轉換成 double 型G1=im2double(G)。在對大量參考文獻資料的閱讀的基礎上，本設計對基于 Matlab 的人臉識別這一技術做了詳細的綜述。,OutputName)。*.bmp39。},39。% Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global TrainDatabasePath 。gui_OutputF39。人臉識別，即通過對所采集到的人臉圖像進行一系列處理，提取待識別人臉圖像的特征信息，通過與已存人臉數(shù)據(jù)庫信息進行匹配識別，確定待識別人臉圖像的基本信息。BB2=cell2mat(BB1)。 if pr=100 BW(x1:x2, y1:y2)=0。以上四種方法的優(yōu)缺點比較見表 32：表 32 優(yōu)缺點對比表檢測方法 優(yōu) 點 缺 點神經網絡 效率較高，錯誤報警數(shù)較少，網絡 多樣本訓練所耗的費時間多，網絡監(jiān)測檢測方法 優(yōu) 點 缺 點模板匹配具有較強的直觀性和較好的適應性對面部表情的變換敏感；對于模板的選擇、參數(shù)的確定很困難膚色模型 檢測速度相對較快陽光、背景光線等會使人臉區(qū)域被分割，導致被漏檢先驗知識的方法對于復雜圖像中的人臉檢測有較大優(yōu)勢依賴于先驗知識；工作量較大，運算時間較長14法 監(jiān)測速度較快 錯誤報警數(shù)較多本征臉法能抽象人臉全部信息，運算時間相對較短通過模板測效率較低，多模板雖然增加了效率，但是檢測時間較長積分圖像分析法檢測速度較快，滿足實時檢測的要求，檢測效率相對較高錯誤報警數(shù)與檢測率成反比支撐向量法具有更好的泛化能力“非人臉”的復雜造成支持向量數(shù)目較多，導致運算復雜度變大運用 matlab 軟件仿真進行人臉檢測定位實例：人臉檢測定位程序：%%%%% Reading of a RGB image原始圖像 i=imread(39。 圖像處理工具箱中提供了 edge()函數(shù)來實現(xiàn)圖像邊緣檢測,還有各種方法算子供我們選擇,在本案例中采用了 canny 算子來進行圖像邊緣檢測,程序代碼如下:i=imread(39。)。例如，消除照片中的劃痕，改善光照不均勻圖像，突出目標的邊緣等。 人臉圖像的讀取與顯示人臉圖像的讀取和顯示可通過 imread( )和 imshow( )指令來實現(xiàn)。5第 2 章 圖像處理的 Matlab 實現(xiàn) 識別系統(tǒng)構成人臉識別技術系統(tǒng)主要可分為四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。它是人們一直所追求的讓機器智能化技術，就是讓機器具備和人類一樣的思考能力，識別能力以及處理事務的能力。采用快速人臉檢測識別技術可以從視頻監(jiān)控圖象中實時捕獲到人臉信息，并與人臉數(shù)據(jù)庫中的已存信息進行實時比對，從而達到快速身份識別的效果。目前，人臉識別技術應用最廣泛的地方就是各大公司、商場、政府保密機構的門禁考勤系統(tǒng)。鐵路部門發(fā)布計劃時表示，將在京滬高鐵段的天津西站、濟南西站、上海虹橋站這三個站點，建立人臉識別系統(tǒng)工程，以此來協(xié)助公安部門甄別、抓捕在逃罪犯。人臉檢測就是挑出這其中有用的特征信息，并利用這些特征來實現(xiàn)人臉識別。在類型轉換的處理過程中,我們還會經常遇到數(shù)據(jù)類型不匹配的問題,針對這一問題, 工具箱中為我們提供了各種數(shù)據(jù)類型之間相互轉換的函數(shù),例如 double()函數(shù)的功能就是將數(shù)據(jù)轉換為雙精度數(shù)據(jù)類型。實現(xiàn)過程代碼如下:8i=imread(39。j1=wiener2(j)。,[,],)。figure,imshow(BW) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%灰度圖像及均衡化灰度圖像 [n1 n2]=size(BW)。 pr1=0。 (BB2(1,k)/BB2(1,k+1)) mx=p。,39。, [])。 )。%axes()。im=imread(str)。Equivalent Image39。在做畢業(yè)設計的這段時間里，我的老師、同學們對我給予了非常多的幫助，在這里，謹向他們致以最真誠的感謝！尤為感謝的，是我的導師周經國老師。 % 列像素for i=1:row28for j=1:column rr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j)。 end。for i=m:1:1, for j=1:n, if (A(i,j) ~= 0) down = i。 % 選擇模板人臉區(qū)域[modx,mody] =center(bwmodel_rot)。ccorr = corr2(mfit,mult) % 計算相關度[l,r,u,d] = bianjie(bwmodel_rot)。80 年代初 T. Minami 研究出了優(yōu)于 Sakai 的人臉圖像自動識別系統(tǒng)。什么時候離光明最近？那就是你覺得黑暗太黑的時候。國外有許多學校在研究人臉識別技術，研究涉及的領域很廣。t get rid of the intervention of people. Into the niy s, as a result of the parties face the pressing needs of the face recognition system, the research of face recognition is very popular. Face recognition method is a major breakthrough, entered the stage of the real machine automatic identification such as Karhunen Loeve transform or a new neural work technology. Face recognition research obtained the unprecedented attention, the number of papers published on face recognition and so on increased dramatically, from 1990 to 1990 alone, between SCI and EI can be retrieved as many as thousands of articles, related literature about face recognition during the period of this review is also visible. Abroad, there are many schools in facial recognition technology research, research field is very wide. These studies are military, police and big pany attaches great importance to and support the domestic some wellknown colleges and universities are engaged in the research of face recognition.Face recognition is a frontier topic in the field of pattern recognition, but the current face recognition was still in the stage of research topic, it is not active topic in the field of practical application. While humans can tell a person had no difficulty (in) the human face, but the use of puters for fully automatic face recognition has many difficulties, displays in: the face is a rigid body, the face changes。starty = cymody。end。if (right ~= 1) break。（2）找區(qū)域邊界function [left, right, up, down] = bianjie(A)[m n] = size(A)。最后，我還要感謝身邊的朋友和同學，在大學生活的四年里，我在你們的陪伴中成長，謝謝你們在做畢業(yè)設計這段日子里給予我的幫助。目前到處可見攝像頭，監(jiān)控錄像，這些的普及，使人臉識別具有重大商業(yè)價值。global TrainDatabasePath 。%[m V_PCA V_Fisher ProjectedImages_Fisher] = FisherfaceCore(T)。)。19end% End initialization code DO NOT EDIT% Executes just before faceCore is made visible.function faceCore_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)% varargin mand line arguments to faceCore (see VARARGIN)% Choose default mand line output for faceCore = hObject。, mfilename, ... 39。,[BB2(1,j2),BB2(1,j1),BB2(1,j),BB2(1,j)],39。end