人臉檢測(cè)技術(shù)研究及matlab實(shí)現(xiàn)畢業(yè)論文(參考版)
2025-07-01 12:16本頁(yè)面
【正文】 end endendimshow(bwycbcr)。 if ().^2/+().^2/=1 bwycbcr(i,j)=1。 y1=[ ]*[。 end x1=[ ]*[。 else cb1=cb(i,j)。 cb1=(cb(i,j)cb1)*+cb1。 wcb=14+(235y(i,j))*。 elseif y(i,j)188 cb1=108+(y(i,j)188)*10/47。 cb1=(cb(i,j)cb1)*+cb1。 wcb=23+(y(i,j)16)*。 for i=1:m for j=1:n if y(i,j)125 cb1=108+(125y(i,j))*10/109。 y=double(y)。 %====%在Ycbcr色彩空間中分割膚色區(qū)域，cb=double(cb)。 cb=imgrgb3(:,:,2)。 [m,n,size1] = size(imgrgb)。感謝我的父母和所有親朋好友對(duì)我學(xué)習(xí)和生活上給給予幫助感謝所有幫助和支持過(guò)我的人，祝你們?nèi)f事如意參考文獻(xiàn)[1] 精通MATLAB 張志涌等編著 北京航空航天大學(xué)出版社[2] MATLAB 與外部接口 蘇金明等編著 電子工業(yè)出版社、[3][J].電子學(xué)報(bào)，2001,12 （1）：94102.[4] 梁路宏，艾海舟，肖習(xí)攀，[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2002，25（1）:2229.[5]、PKrishnan Nallaperumal, Subban Ravi, PC Nelson Kennedy Babu, et detection using color pixel classification with application to face detection: a parative study [C].Proceedings of the International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications,2007.[6]、姜軍,[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào),2002,7(1):610[7]、Yang MingHsuan,Kriegman D J, Ahuja Face in Images:A Survey[J]. Pattern Analysis and Machine Intelligence,24(1), 2002:3458.[8]葉艷芳等，一種基于膚色和模板匹配的人臉檢測(cè)方法，重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)[9]曾憲貴等，基于顏色和模板匹配的人臉檢測(cè)，計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)附錄膚色分割代碼：function bwycbcr = skincut(imgrgbfile)imgrgb = imread(imgrgbfile)。感謝所有我們系院的的老師們，感謝他們?cè)谶@段畢設(shè)時(shí)間對(duì)我的指導(dǎo)和關(guān)懷。(3)針對(duì)背景復(fù)雜及有遮擋的人臉提出更好的檢測(cè)方法致 謝在論文即將完成之際，也預(yù)示著我大學(xué)生涯告一段落，首先我要感謝幫助過(guò)我的老師、同學(xué)和朋友們，感謝你們陪我度過(guò)這一難忘的歷程?？傮w來(lái)說(shuō)，由于本文中人臉檢測(cè)出現(xiàn)誤檢的情況，以下幾個(gè)方面需要繼續(xù)研究和改善:(l)運(yùn)用自適應(yīng)光照補(bǔ)償方法，對(duì)圖像進(jìn)行更好的光照補(bǔ)償，以便后續(xù)處理。提出了將膚色檢測(cè)作為人臉檢測(cè)的方案，提高了人臉檢測(cè)的正確率，降低了漏檢率率。首先先提取視頻文件的幀，然后再對(duì)其進(jìn)行圖像檢測(cè)，再還原成視頻。275 結(jié)論在大量閱讀有關(guān)人臉檢測(cè)的論文和書(shū)籍的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了人臉檢測(cè)系統(tǒng)。這也是以后的研究中需要改進(jìn)的地方。仿真效果圖如下：（a）AVI幀的播放 （b）幀的圖像圖43為幀的播放截頻圖及其圖像（2）人臉檢測(cè)部分效果圖 圖44為單張臉檢測(cè)效果圖（3）多張臉檢測(cè)效果圖檢測(cè)率:75% 漏檢率0% 誤檢率:25%圖45為多張臉檢測(cè)效果圖通過(guò)對(duì)上述人臉檢測(cè)分析，我們知道基于膚色的人臉檢測(cè)：這種檢測(cè)方法相對(duì)比較好，首先通過(guò)膚色分割排除非膚色區(qū)域，再結(jié)合人臉?biāo)趫D像中的像素比排除非人臉的膚色區(qū)域，最后再通過(guò)算法檢測(cè)實(shí)現(xiàn)人臉的準(zhǔn)確標(biāo)記。 色彩平衡光線補(bǔ)償（直方圖均衡化）色彩空間選擇膚色建模形態(tài)學(xué)處理得出人臉檢測(cè)結(jié)果輸入圖像人臉檢測(cè)圖42對(duì)圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)具體框圖 人臉檢測(cè)的MATLAB實(shí)現(xiàn)本文通過(guò)對(duì)matlab編程，從而給出一個(gè)運(yùn)算速度很快的人臉檢測(cè)matlab程序，其中包括視頻文件轉(zhuǎn)化為幀的程序編寫(xiě)，還有利用膚色特征對(duì)圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)的程序編寫(xiě)，最后是圖像轉(zhuǎn)化為視頻的程序的編寫(xiě)。將檢測(cè)后的圖像轉(zhuǎn)換成視頻：把處理后的圖像再轉(zhuǎn)化為視頻，然后播放，以完成視頻里的人臉檢測(cè)。提取視頻文件的幀完成視頻的人臉檢測(cè)將檢測(cè)后的圖像轉(zhuǎn)換成視頻對(duì)圖像進(jìn)行膚色特征的人臉檢測(cè) 下面就對(duì)各模塊功能目的進(jìn)行介紹：提取視頻文件的幀：主要目的是把動(dòng)態(tài)視頻轉(zhuǎn)化為看做是靜態(tài)圖片的一張張幀，這就把復(fù)雜動(dòng)態(tài)難以檢測(cè)的視頻分解出來(lái)，為后續(xù)的圖片檢測(cè)做好準(zhǔn)備。 設(shè)計(jì)流程本文設(shè)計(jì)主要由兩大模塊設(shè)計(jì)系統(tǒng)組成：先從視頻中提取幀，然后對(duì)幀進(jìn)行檢測(cè)。③配備符合ANSI/ISO標(biāo)準(zhǔn)的高級(jí)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言處理軟件。(2)軟件環(huán)境①能夠滿(mǎn)足該軟件的可靠性，可用性和安全性的要求。 4 人臉檢測(cè)在MATLAB軟件下仿真實(shí)現(xiàn) 設(shè)計(jì)條件(1)硬件條件①計(jì)算機(jī)要能滿(mǎn)足MATLAB的運(yùn)行的基本條件②CPU:1GHZ及以上。%將命名為1 sourcefile,2 sourcefile,3 sourcefile,4 sourcefile…的jpg文件轉(zhuǎn)換為AVI文件在MATLAB工作目錄下準(zhǔn)備20張相同的分辨率的jpg文件， 11 ,29 ：jpg2avi（0,29，‘jpgfile,jpg’ ）。Function jpg2avi(framestart,frameend,sourcefile,avifile)%參數(shù)說(shuō)明：% sourcefile—jpg文件的共同的文件名% framestart—待轉(zhuǎn)換的jpg文件名中的起始編號(hào)% frameend —待轉(zhuǎn)換的jpg文件名中的終止編號(hào)% avifile —轉(zhuǎn)換后的AVI文件名% % 創(chuàng)建AVI文件，并設(shè)置其參數(shù)Aviobj= avifile(aviname)。可以編寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的函數(shù)jpg2avi(),將多幀的jpg格式的靜止圖像自動(dòng)地轉(zhuǎn)化為AVI文件。 if (r_temp/c_temp)|(r_temp/c_temp2)|temp(1)2000|temp(1)200|ratio檢測(cè)的效果圖如下：
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