matlab的人臉識別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)(編輯修改稿)
2024-08-31 22:53 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法等均屬于這類方法。 基于隱式特征方法的特征檢測方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)本征臉法標(biāo)準(zhǔn)模板信息全面，檢測時(shí)間短模板少，識別率低；模板多，檢測效率低；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法檢測效率高，誤報(bào)數(shù)較少多樣本訓(xùn)練耗時(shí)較多支撐向量機(jī)機(jī)法泛化能力更突出，可以實(shí)現(xiàn)有效分類“非人臉”樣本繁雜多樣 下面本文通過利用matlab來實(shí)現(xiàn)對人臉檢測定位的模擬仿真，具體過程可見下文所述。人臉檢測定位結(jié)果： 人臉識別的結(jié)果 人臉定位代碼： if ndims(B)~= 2 % 如果不是二值圖像 IM=rgb2gray(B)；else IM = B；endbw = im2bw(IM， graythresh(IM))； % 二值化[m， n] = size(bw)；row = floor(m/10)； % 分成10大塊，行wide = floor(n/10)； % 分成10大塊，列a1 = 1； a2 = row； % 對應(yīng)行初始化s = row*wide； % 塊面積for i = 1:10 %整個(gè)循環(huán)表示把圖像四周全部變成白色 b1 = 1； b2 = wide； % 對應(yīng)列初始化 for j = 1:10 if (b2=wide|| b2=9*wide) || (a1==1 || a2==row*10) loc = find(bw(a1:a2， b1:b2)==0)； [p， q] = size(loc)； pr = p/s*100； % if pr = 100 bw(a1:a2， b1:b2) = 0； end end b1 = b1+wide； % 列跳躍 b2 = b2+wide； % 列跳躍 end a1 = a1+row； % 行跳躍 a2 = a2+row； % 行跳躍end[Array， nu] = bwlabel(bw， 8)； % 區(qū)域標(biāo)記，返回矩陣和連通數(shù)stats = regionprops(Array， 39。BoundingBox39。)； Ar= cat(1， )； [s1， s2] = size(Ar)； fa = 0；for z = 1:s1 %Z表示返回的N行矩陣數(shù)值 area = Ar(z， 3)*Ar(z， 4)； % 寬*高 if areafa amp。amp。 (Ar(z， 3)/Ar(z， 4)) fa = area； h = z； endendh2=axes(39。Position39。，[ ])；%subplot(2，3，3)；imshow(B)；rectangle(39。Position39。， [Ar(h，1)，Ar(h，2)，Ar(h，3)，Ar(h，4)]， ... 39。EdgeColor39。， 39。y39。， 39。LineWidth39。， 1)； 人臉圖像的預(yù)處理本文基于濾波去噪、邊緣檢測、灰度變換三種圖像預(yù)處理方法，設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)用性較好的人臉圖像預(yù)處理仿真模擬系統(tǒng)。本系統(tǒng)可以對不同外界環(huán)境的人臉圖像信息進(jìn)行預(yù)處理，譬如用戶可以參照實(shí)際使用情況選擇合適的濾波方法剔除無用信息，利用合適的邊緣檢測算子甄別人臉邊緣，以及利用合適的灰度變換手段實(shí)現(xiàn)灰度處理和二值化處理。 仿真系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)的人臉圖像預(yù)處理方法通過對已有文獻(xiàn)的整理和分析，不難發(fā)現(xiàn)目前用于人臉圖像預(yù)處理的技術(shù)手段主要包括圖像類型轉(zhuǎn)換、濾波去噪、灰度變換、邊緣檢測及二值化、尺寸歸一化、灰度歸一化等方法。成熟的人臉圖像處理系統(tǒng)具有較好的自適應(yīng)性，能夠在不同的情況下，譬如人臉大小不同、光線強(qiáng)弱不同等條件下，適應(yīng)外界條件的差異。因此，將各種人臉圖像預(yù)處理方法加以綜合應(yīng)用便變得十分有必要。在本文的仿真模擬中，將采用濾波去噪、灰度變換、邊緣檢測的方法來實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能，并通過具體的比較表現(xiàn)出了各種方法的使用情況和突出特點(diǎn)。(1)濾波去噪在實(shí)際情況中，噪聲會或多或少地影響到圖像的質(zhì)量，甚至造成圖像信息的失真，因此在對人臉信息進(jìn)行提取之前，就有必要采用濾波的技術(shù)手段來提出無用的噪聲干擾，這也是實(shí)現(xiàn)人臉準(zhǔn)確識別的關(guān)鍵步驟。目前，濾波技術(shù)有多種方法，比如平滑濾波、銳化濾波等等，這些濾波方法在使用過程中都可以參考相關(guān)文獻(xiàn)和資料來加以運(yùn)用。下面，本文將對所采用的濾波方法加以闡述，并簡要介紹選擇的原因。在人臉圖像的預(yù)處理過程中，運(yùn)用較為廣泛的是平滑濾波，而具體細(xì)分又可以分為線性濾波、中值濾波、自適應(yīng)濾波三種。，采用鄰
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