【正文】 碼如下 : i=imread(39。銳化處理的目的在于強(qiáng)調(diào)圖像被模糊的細(xì)節(jié) ,在本實(shí)例中采用了預(yù)定義高斯濾波器的方法對(duì)圖像進(jìn)行銳化濾波。)。 15 系統(tǒng)基本機(jī)構(gòu) 人臉識(shí)別是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，一個(gè)計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別的流程如圖 31 所示。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(xiàn)函數(shù)。 BW=im2bw(I)。s2=y2。 if pmx amp。如，用戶(hù)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。 2)灰度變換 灰度變換是圖像增強(qiáng)技術(shù)中的一種。 直方圖均衡化主要用于增強(qiáng)動(dòng)態(tài)范圍較小的圖像的反差 ,基本思想是把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式 ,這樣就增強(qiáng)了像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍 ,從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。該方法能較好地實(shí)現(xiàn)人臉的分類(lèi)，但對(duì)人臉圖像的要求較高，目前僅是采用 Orl的標(biāo)準(zhǔn)人臉庫(kù)中的圖像來(lái)進(jìn)行測(cè)試，因此能獲得較高的識(shí)別率。, FR_Processed_histogram_OpeningF, ... 39。 total_sub = 40。\39。 end end train_processed_bin(K,i) = sum/bin_num。 sum = 0。 getString_start=strfind(pathname,39。 else display ([ 39。String39。)。 end % % Executes on button press in Input_Image_button. function Input_Image_button_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to Input_Image_button (see GCBO) % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global filename pathname I [filename, pathname] = uigetfile(39。Testing Done39。\39。 sum = 0。 [rows cols] = size(I)。 train_processed_bin(K,i) = sum/bin_num。 36 train_hist_img = zeros(max_hist_level, train_img)。 end % End initialization code DO NOT EDIT % % Executes just before FR_Processed_histogram is made visible. function FR_Processed_histogram_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) 34 % varargin mand line arguments to FR_Processed_histogram (see VARARGIN) % Choose default mand line output for FR_Processed_histogram = hObject。, mfilename, ... 39。 在“數(shù)字圖像處理的基本方法”這一部分，用到的一些基本方法和一些最常用的處理方法來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理，如格式轉(zhuǎn)換，灰度變化和濾波銳化。圖像類(lèi)型轉(zhuǎn)換、圖像二值化、尺寸歸一化也是一些人臉識(shí)別系統(tǒng)中經(jīng)常使用的預(yù)處理方法。 （ 2）中值濾波法中值濾波法是一種非線(xiàn)性濾波方法，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。常用的人臉圖像預(yù)處理方法有：濾波去噪、灰度變換、圖像二值化、邊緣檢測(cè)、尺寸歸一化、灰度歸一化等。 BB2=cell2mat(BB1)。 if pr=100 BW(x1:x2, y1:y2)=0。 以上四種方法的優(yōu)缺點(diǎn)比較見(jiàn)表 32 表 32 基于隱式特征方法的特征 檢測(cè)方法 優(yōu)點(diǎn) 缺點(diǎn)與需要改進(jìn)的地方 本征臉?lè)? 標(biāo)準(zhǔn)人臉模板能抽象人臉全部信息，運(yùn)算不涉及迭代耗費(fèi)時(shí)間短 但模板檢測(cè)效率低，多模板提高了效率也增加了檢測(cè)時(shí)間 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 檢測(cè)效率高，錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)目不多 ，訓(xùn)練成熟的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)速度快 多樣本訓(xùn)練耗費(fèi)時(shí)間多，但網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)目多 支撐向量機(jī)機(jī)法 比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有更好的泛化能力，能對(duì)為觀測(cè)到的例子進(jìn)行有效分類(lèi) “非人臉”樣本復(fù)雜多樣，造成支持向量數(shù)目多，運(yùn)算復(fù)雜度大 19 基于積分圖像分析法 檢測(cè)速度快，基本滿(mǎn)足實(shí)時(shí)檢測(cè)要求，檢測(cè)效率可以與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法比較 錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)目少時(shí)，檢測(cè)率不高 運(yùn)用 matlab 仿真進(jìn)行人臉檢測(cè)定位實(shí)例： 人臉檢測(cè)定位程序： %%%%% Reading of a RGB image i=imread(39。除了RGB 顏色空間，還有諸如 HIS， LUV， GLHS 等其它顏色空間被使用。用在同一系統(tǒng)中的可能只有其中一種或幾種預(yù)處理方法，但一旦庫(kù)中采集到的原始圖像質(zhì)量發(fā)生較大變化 （如人臉大小、光照強(qiáng)度、拍攝條件、成像系統(tǒng)等方面變化），原有的預(yù)處理模塊便不能滿(mǎn)足特征提取的需要，還要更新，這是極不方便的。,2,)。imshow(j)。常用的有 Sobel 算子 ,Prewitt 算子 ,Roberts 算子 ,Log算子等。 圖像類(lèi)型的轉(zhuǎn)換 Matlab 支持多種圖像類(lèi)型 ,但在某些圖像操作中 ,對(duì)圖像的類(lèi)型有要求 ,所以要涉及到對(duì)圖像類(lèi)型進(jìn)行轉(zhuǎn)換。系統(tǒng)在輸入人臉圖像的同時(shí)輸入一個(gè)用戶(hù)宣稱(chēng)的該人臉的身份信息，系統(tǒng)要對(duì)該輸入人臉圖像的身份與宣稱(chēng)的身份是否相符作出判斷。 表 11 人臉識(shí)別的應(yīng)用 應(yīng)用 優(yōu)點(diǎn) 存在問(wèn)題 信信用卡、汽車(chē)駕照、護(hù)照以及個(gè)人身份驗(yàn)證等 圖像攝取可控 圖像分割可控 圖像質(zhì)量好 需要建立龐大的數(shù)據(jù)庫(kù) 嫌疑犯照片匹配 圖像質(zhì)量不統(tǒng)一 多幅圖像可用 潛在的巨大圖像庫(kù) 4 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 視頻信息價(jià)值高多人參與 存在虛假 銀行 /儲(chǔ)蓄安全 監(jiān)控效果好 圖像分割不可控 圖像質(zhì)量較差 人群監(jiān)測(cè) 圖像質(zhì)量高 可利用攝像圖像 圖像分割自由 圖像質(zhì)量低、實(shí)時(shí)性 本文研究的問(wèn)題 本文介紹了人臉圖像識(shí)別 中所應(yīng)用 MATLAB 對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用該工具箱對(duì)圖像進(jìn)行經(jīng)典圖像處理 ,通過(guò)實(shí)例來(lái)應(yīng)用 matlab 圖像處理功能，對(duì)某一特定的人臉圖像處理，進(jìn)而應(yīng)用到人臉識(shí)別系統(tǒng)。首先闡述了人臉圖像識(shí)別意義；然后介紹了人臉圖像識(shí)別研究中存在的問(wèn)題；接著介紹了自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)的一般框架構(gòu)成；最后簡(jiǎn)要地介紹了本文的主要工作和章節(jié)結(jié)構(gòu)。 國(guó)外對(duì)于人臉圖像識(shí)別的研究較早，現(xiàn)己有實(shí)用系統(tǒng)面世，只是對(duì)于成像條件要求較苛刻，應(yīng)用范圍也就較窄，國(guó)內(nèi)也有許多科研機(jī)構(gòu)從事這方而的研究，并己取得許多成果。通過(guò)將輸入人臉圖像與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有已知原型人臉圖像計(jì)算相似度并對(duì)其排序來(lái)給出輸入人臉的身份信息。 圖像處理的基本操作 讀取和顯示圖像可以通過(guò) imread()和 imshow()來(lái)實(shí)現(xiàn) 。在 Matlab 中 ,各種濾波方法都是在空間域中通過(guò)不同的濾波算子實(shí)現(xiàn) ,可用 fspecial()函數(shù)來(lái)創(chuàng)建預(yù)定義的濾波算子 ,然后可以使用 imfilter()或 filter2()函數(shù)調(diào)用創(chuàng)建好的濾波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波。f:\39。subplot(1,2,2),imshow(j1)。其目的是在去除噪聲，加強(qiáng)有用信息，對(duì)輸入設(shè)備或其他因素造成的退化現(xiàn)像進(jìn)行復(fù)原，為后續(xù)的特征提取和識(shí)別作準(zhǔn)備。 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(cè)人臉是很自然的想法。 支撐向量機(jī)（ Support Vector Machine， SVM）法是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展出的一種新的模式識(shí)別方法，它基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的原理，較之于基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一些難以逾越的問(wèn)題，如：模型選擇和過(guò)學(xué)習(xí)問(wèn)題、非線(xiàn)性和維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題、局部極小點(diǎn)問(wèn)題等都得到了很大程度上的解決。 for j=1:10 if (y2=c | y2=9*c) | (x1==1 | x2==r*10) loc=find(BW(x1:x2, y1:y2)==0)。BoundingBox39。,39。對(duì)圖像進(jìn)行線(xiàn)性濾波可以去除圖像中某些特定類(lèi)型的噪聲，如圖像中的 顆粒噪聲，高斯噪聲、椒鹽噪聲等。邊緣檢測(cè)的方法有很多，主要有：微分算子法、 Sobel 算子法、拉普拉斯算子法、 canny 算子法等。 此均值向量用于計(jì)算平均值的曾受訓(xùn)練的圖像和測(cè)試圖像絕對(duì)差異。 [4] 何國(guó)輝，甘俊英 .PCALDA算法在性別鑒別中的應(yīng)用 [J].中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào)，2021， 32（ 19）： 208211. [5] 王聃，賈云偉，林福嚴(yán) .人臉識(shí)別系統(tǒng)中的特征提取 [J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)， 2021，21（ 73） . [6] 張儉鴿，王世卿，盛光磊 .基于小波和 DFBPCA 的人臉識(shí)別算法研究 [J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)， 2021， 23（ 21） . [7] 曹林，王東峰，劉小軍，鄒謀炎 .基于二 維 Gabor 小波的人臉識(shí)別算法 [J].電子學(xué)報(bào)， 2021， 28（ 3） 490494 [8] 焦峰，山世光，崔國(guó)勤，高文，李錦濤 .基于局部特征分析的人臉識(shí)別方法 [J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)， 2021， 15（ 1）： 5358 [9] Wangmeng Zuo， Kuanquan Wang， David Zhang， Hongzhi Zhang. Combination of two novel LDAbased methods for face recognition[C].Proceedings of the IEEE， 2021： 735742 [10] 徐倩，鄧偉 .一種融合兩種主成分分析的人臉識(shí)別方法 [J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)， 2021，43（ 25）： 195197 [11] 劉貴喜，楊萬(wàn)海 .基于小波分解的圖像融和方法及性能評(píng)價(jià) [J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)， 31 2021， 28（ 6）： 927934 [12] 周嬪，馬少平，蘇中 .多分類(lèi)器合成方法綜獻(xiàn) [J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)， 2021， 28（ 1）：122124 [13] 王蘊(yùn)紅，范偉，譚鐵牛 .融合全局與局部特征的子空間人臉識(shí)別算法 [J].電子學(xué)報(bào)， 2021， 28（ 10）： 16571662 [14] 莊哲民，張阿妞，李芬蘭 .基于優(yōu)化的 LDA算法人臉識(shí)別研究 [J].中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào)， 2021， 29（ 9）： 20472049 [15] 鐘向陽(yáng) .基于 Gabor小波的人臉識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn) [J].中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào)，2021， 23（ 3） [16] 張燕昆，劉重慶 .一種新穎的基于 LDA的人臉識(shí)別方法 [J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2021， 22（ 5）： 327330 32 附錄 人臉識(shí)別 matlab 程序 function varargout = FR_Processed_histogram(varargin) %這種算法是基于直方圖處理的方法 %The histogram of image is calculated and then bin formation is done on the %basis of mean of successive graylevels frequencies. The training is done on odd images of 40 subjects (200 images out of 400 images) %The result