【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。這些研究受到軍方、警方及大公司的高度重視和資助，國內的一些知名院校 也開始從事人臉識別的研究。人臉識別的方法有了重大突破，進入了真正的機器自動識別階段，如 KarhunenLo232。同年， Sakai 設計了人臉圖像自動識別系統(tǒng)。人臉識別早在六七十年代就引起了研究者的強烈興趣。 Face along with the age growth and change。 RectCoord = [sx sy (r1) (du)]。 end。 endx = checklimit(endx,limx)。 endx = startx + norig1。 mfitbw = zeros(size(mult))。 % 求邊界坐標 bwmodel_rot=imcrop(model_rot,[l u (rl) (du)])。 % 調整模板大小 model_rot = imrotate(model_rot,angle,39。 （ 3） 模板匹配 function [ccorr, mfit, RectCoord] = mobanpipei(mult, frontalmodel,ly,wx,cx, cy, angle) frontalmodel=rgb2gray(frontalmodel)。 end。 end。 end。 end。 break。 if (left ~= 1) break。 佳木斯大學學士學位論文 佳木斯大學信息電子技術學院 28 for j=1:n, for i=1:m, if (A(i,j) ~= 0) left = j。 left = 1。 r=mean(rrr)。 % 行像素 column=size(Ori_Face,2)。 % 將 uint8 型轉換成 double 型 G1=im2double(G)。 真心的感謝所有在生活、學習中幫助過我的良師益友，謝謝你們！ 佳木斯大學學士學位論文 佳木斯大學信息電子技術學院 26 參考文獻 ［ 1］ 何東健 ，耿楠，張義寬 .數(shù)字圖像處理（第二版） .西安電子科技大學出版社， ： 1325 ［ 2］ 于萬波 .基于 MATLAB的圖像處理 .清華大學出版社， :1218 ［ 3］ 陳書海，傅錄祥 .實用數(shù)字圖像處理 .北京科學出版社， 2020 ［ 4］ 崔屹 .數(shù)字圖像處理與應用 .北京 ： 電子工業(yè)出版社， 1997 ［ 5］ 何東健，楊青 .實用圖像處理技術 .陜西科學技術出版社， 1998 ［ 6］ 呂風軍 .溯溪圖像處理編程入門 .清華大學出版社， 1999 ［ 7］ 章毓晉 .圖像工程：圖像處理和分析（上） .清華大學出版社， 1999 ［ 8］ 章毓晉 .圖像工程：圖像分析（中） .清華大學 出版社， 2020 ［ 9］ 章毓晉 .圖像工程：圖像理解與計算機視覺（下） .清華大學出版社， 2020 ［ 10］ 朱秀昌，劉峰，胡棟 .數(shù)字圖像處理與圖像通信 .北京郵電大學出版社， 2020 ［ 11］ 韓曉軍 .數(shù)字圖像處理技術與應用［ M］ .北京 ： 電子工業(yè)出版社， 2020 ［ 12］ 劉剛 .MATLAB數(shù)字圖像處理［ M］ .北京：機械工業(yè)出版社， 2020 ［ 13］ 徐倩，鄧偉 . 一種融合兩種主成分分析的人臉識別方法 [J].計算機學報 ， 2020 ［ 14］ 郭文強，侯勇嚴 .數(shù)字圖像處理 .西安電子科技大學出版社， 2020 ［ 15］ 張宜華 .精通 ， 1999 ［ 16］ 張兆禮 .現(xiàn) 代圖像處理技術及 MATLAB實現(xiàn) .人民郵電出版社， 2020 ［ 17］ Wangmeng Zuo， Kuanquan Wang， David Zhang， Hongzhi Zhang. 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Choose GUI allows only one % instance to run (singleton). % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Copyright 20202020 The MathWorks, Inc. % Edit the above text to modify the response to help faceCore % Last Modified by GUIDE 28May2020 10:21:26 % Begin initialization code DO NOT EDIT gui_Singleton = 1。Property39。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。EdgeColor39。 hold on。 if pmx amp。 BB2=cell2mat(BB1)。 BB = regionprops(L, 39。 y2=y2+c。s2=y2。 if pr=100 BW(x1:x2, y1:y2)=0。y2=c。 x1=1。 BW=im2bw(I)。 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(jīng)網(wǎng)絡法 效率較高，錯誤報警數(shù)較少，網(wǎng)絡監(jiān)測速度較快 多樣本訓練所耗的 費時間多，網(wǎng)絡監(jiān)測錯誤報警數(shù)較 多 本征臉法 能抽象人臉全部信息， 運算 時間 相 通過模板 測效率 較低，多模板雖然增加了檢測方法 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 佳木斯大學學士學位論文 佳木斯大學信息電子技術學院 14 對較 短 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?；陲@式特征的方法是指通過 肉眼 的 觀察，總結 概括 出人臉 區(qū)域 區(qū)開 始 圖像采集 檢測定位 是否定位成功 是否處理成功 圖像預處理 人臉識別 是否識別成功 識別結果 結 束 是 是 是 佳木斯大學學士學位論文 佳木斯大學信息電子技術學院 13 別于“非人臉”區(qū)域的特征，根據(jù)與被檢測區(qū)域的對比，即是否滿足這些人臉特征，從而判定該區(qū)域 包含人臉 與否 。對 于人臉 定位 ， 在輸入 的 是圖像序列時 ，一般也被稱為人臉跟蹤。canny39。 圖像處理工