【正文】 ...................................................... 4 論文的內(nèi)容及組織 ................................................................................................. 5 2 圖像處理的 Matlab實(shí)現(xiàn) ............................................................................................... 6 Matlab簡(jiǎn)介 ........................................................................................................... 6 數(shù)字圖像處理及過(guò)程 .............................................................................................. 6 .................................................................................... 6 ........................................................................................... 6 ...................................................................................................... 6 ...................................................................................................... 7 Matlab實(shí)現(xiàn) 實(shí)例 ........................................................................... 7 本章小結(jié) ............................................................................................................. 10 3 人臉圖像識(shí)別計(jì)算機(jī)系統(tǒng) ............................................................................................11 引言 ..................................................................................................................... 11 ....................................................................................................... 11 人臉檢測(cè)定位算法 ............................................................................................... 12 人臉圖像的預(yù)處理 ............................................................................................... 16 人臉圖像預(yù)處理方法 ................................................................................. 17 識(shí)別 .............................................................................................................. 18 4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 ......................................................................................................... 23 5 結(jié)論 ........................................................................................................................... 24 參考文獻(xiàn) ....................................................................................................................... 25 致謝 .............................................................................................................................. 26 河南城建學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 緒論 1 1 緒論 當(dāng)前，人臉檢測(cè)越來(lái)越受到大家的關(guān)注，他作為生物特征識(shí)別中一個(gè)非常重要的一個(gè)分支，已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別領(lǐng)域中非常活躍的一個(gè)研究領(lǐng)域。 河南城建學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 緒論 2 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。由此可見(jiàn)，在國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別領(lǐng) 域來(lái)說(shuō)，他們的算法在 3D領(lǐng)域，絕對(duì)排名第一。 廣義的講，自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)具有如圖 所示的一般框架并完成相應(yīng)功能的任務(wù)。 第 4 章是實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析，并給出了人臉識(shí)別用到的理論知識(shí)。在類型轉(zhuǎn)換的時(shí)候 ,我們還經(jīng)常遇到數(shù)據(jù)類型不匹配的情況 ,針對(duì)這種情況 , 工具箱中 ,也給我們提供了各種數(shù)據(jù)類型之間的轉(zhuǎn)換函數(shù) ,如 double()就是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為雙精度類型的函數(shù)。 因后面的圖像增強(qiáng) ,邊緣檢測(cè)都是針對(duì)灰度圖像進(jìn)行的 ,而我們的原圖是 RGB圖像 ,所以首先我們要對(duì)原圖類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換。 subplot(1,2,2),imhist(j) 執(zhí)行后的效果圖如圖 和圖 : 圖 均衡化后的灰度圖像圖 均衡化前后的直方圖對(duì)比圖 河南城建學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 圖像處理的 matlab實(shí) 現(xiàn) 9 (2)灰度圖像平滑與銳化處理 平滑濾波器的目的在于模糊圖像 或消除噪聲 , 圖像處理工具箱提供了 medfilter2()函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)中值濾波 ,wiener2()實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像噪聲的自適應(yīng)濾波。figure,subplot(1,2,1),imshow(i)。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。因此他們采用廣泛使用的 RGB 顏色空間，在濾去亮度值的圖像中通過(guò)比較像素點(diǎn)的ｒ、ｇ值與膚色范圍來(lái)推斷該像素點(diǎn)及其鄰域是否屬于人臉區(qū)域。 以上四種方法的優(yōu)缺點(diǎn)比較見(jiàn)表 表 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 “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 基于積分圖像分析法 檢測(cè)速度快，基本滿足實(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。 if pr=100 BW(x1:x2, y1:y2)=0。 BB2=cell2mat(BB1)。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。 （ 2）中值濾波法中值濾波法是一種非線性濾波方法，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。圖像類型轉(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。 J1fftShift = fftshift(J1fft)。利用傅里葉變換的方法進(jìn)行人臉識(shí)別，要在頻域內(nèi)進(jìn)行，實(shí)際運(yùn)用還有一定的難度。 河南城建學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 參考文獻(xiàn) 25 參考文獻(xiàn) [1] 祝磊 ,朱善安 .人臉識(shí)別的一種新的特征提取方法 [J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào) ,2020,34 [2] 何東風(fēng) ,凌捷 .人臉識(shí)別技術(shù)綜述 [J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào) ,2020,(13):127578 [3] Younus FazleBasit Javed 和 Usman Qayyum” ,采用直方圖的人臉識(shí)別和處理” ,第三階段僅相關(guān)新興技術(shù)研報(bào)告 [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)，2020,32(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) ,2020,21 [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)， 2020， 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) ,2020,28(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) ,2020,15(15):358 [9] Wangmeng Zuo,Kuanquan Wang,David Zhang,Hongzhi of two novel LDAbased methods for face recognition[C].Proceedings of the IEEE,2020:735742 [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)， 2020,43(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)化科學(xué) 2020,28(6):927934 [12] 周嬪 ,馬少平 ,蘇中 .多分類器合成方法綜獻(xiàn) [J].自動(dòng)化學(xué)報(bào) ,2020,28(1). 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