【正文】 gb_RGB(t3)。 gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j)。 B1=im2double(B)。)。)。)。)。)。)。)。 for i=1:m, for j=1:n, xmean = xmean + j*bw(i,j)。 b = b + (j xmean) * (i ymean) * bw(i,j)。 if (left ~= 1) break。 end。)。 starty = checklimit(starty,limy)。*.tif39。G39。Warning...39。 else rr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j)。 changelist = [changelist change]。 % 計(jì)算此區(qū)域的空洞數(shù) if (numholes = 1) % 若此區(qū)域至少包含一個(gè)洞，則將其選出進(jìn)行下一步運(yùn)算 RectCoord = 1。 % 寬度 ly = (d u + 1)。 RectCoord]。 采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和一些先驗(yàn)知識(shí)對(duì)所得到的膚色區(qū)域進(jìn)行人臉特征篩選 ,進(jìn)一步剔除非人臉膚色區(qū)域 ,減少候選人臉數(shù)量 ,簡(jiǎn)化后續(xù)檢測(cè)過程的處理。 本文針對(duì)復(fù)雜背景下的彩色正面人臉圖像 ,將膚色分割、模板匹配與候選人臉圖像塊篩選結(jié)合起來 ,構(gòu)建了人臉檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng) ,并用自制的人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)在該系統(tǒng)下進(jìn)行了一系列的實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)。 subplot(2,3,6)。holes39。 % 將原照片轉(zhuǎn)換為灰度圖像 [L,N]=bwlabel(two_value,8)。 changelist = []。 % 方差 row=size(Ori_Face,1)。 subplot(2,3,1),imshow(Ori_Face)。)。*.jpg39。 starty = cymody。 end。 end。 for j=1:n, for i=1:m, if (A(i,j) ~= 0) left = j。 a = 0。 [m n] =size(bw)。)。)。)。)。)。)。)。 G=Ori_Face(:,:,2)。 g=mean(ggg)。[r4,g4]=rgb_RGB(t4)。[r8,g8]=rgb_RGB(t8)。[r12,g12]=rgb_RGB(t12)。[r16,g16]=rgb_RGB(t16)。[r20,g20]=rgb_RGB(t20)。[r24,g24]=rgb_RGB(t24)。holes39。 ymean = round(ymean)。 right = 1。 end。 if (newcoord1) newcoord=1。 mfitbw = zeros(size(mult))。 RectCoord = [sx sy (r1) (du)]。You Should Load Image File First...39。}。 m=[ ,]。 % 低通濾波去噪聲 subplot(2,3,3)。)。bilinear39。 subplot(2,3,5)。)。 最后構(gòu)建了基于膚色分割和模板驗(yàn)證的人臉檢測(cè)試驗(yàn)系統(tǒng) ,并對(duì)該系統(tǒng)采用自制人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行測(cè)試。Position39。 % 計(jì)算包含此區(qū)域矩形的面積 A=bwarea(bwsegment)。 % 求此區(qū)域的質(zhì)心 bwnohole=bwfill(bwsegment,39。 optimalThreshold = (7I)* two_value = zeros(i,j)。 p(i,j)=exp(()*(xm)*inv(n)*(xm)39。 G=Ori_Face(:,:,2)。39。},39。 for i=starty:endy, for j=startx:endx, mfit(i,j) = model_rot(istarty+1,jstartx+1)。)。 end。 for j=n:1:1, for i=1:m, if (A(i,j) ~= 0) ri