【正文】 hObject handle to figure % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 佳木斯大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院 20 % Get default mand line output from handles structure varargout{1} = 。 % UIWAIT makes faceCore wait for user response (see UIRESUME) % uiwait()。 佳木斯大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院 19 end % End initialization code DO NOT EDIT % Executes just before faceCore is made visible. function faceCore_OpeningF(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputF. % hObject handle to figure % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin mand line arguments to faceCore (see VARARGIN) % Choose default mand line output for faceCore = hObject。 end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainf(gui_State, varargin{:})。amp。, [])。, [] , ... 39。, faceCore_OutputF, ... 39。, faceCore_OpeningF, ... 39。, gui_Singleton, ... 39。, mfilename, ... 39。 gui_State = struct(39。,...) creates a new FACECORE or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before faceCore_OpeningFunction gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to faceCore_OpeningF via varargin. 佳木斯大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院 18 % % *See GUI Options on GUIDE39。,39。,hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in with the given input arguments. % % FACECORE(39。 運(yùn)行如下代碼： function varargout = faceCore(varargin) % FACECORE Mfile for % FACECORE, by itself, creates a new FACECORE or raises the existing % singleton*. % % H = FACECORE returns the handle to a new FACECORE or the handle to % the existing singleton*. % % FACECORE(39。 ) 佳木斯大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院 17 匹配與識(shí)別 人臉 人別系統(tǒng)的最后一步是人臉識(shí)別。,39。,[BB2(1,j2),BB2(1,j1),BB2(1,j),BB2(1,j)],39。 rectangle(39。 end end figure,imshow(I)。 (BB2(1,k)/BB2(1,k+1)) 佳木斯大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院 16 mx=p。 for k=3:4:s21 p=BB2(1,k)*BB2(1,k+1)。 [s1 s2]=size(BB2)。 BB1=struct2cell(BB)。BoundingBox39。 end figure,imshow(BW) %%%%%%%%%%%%%%%%%%人臉定位 %%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%% L = bwlabel(BW,8)。 end x1=x1+r。 end y1=y1+c。 pr1=0。s1=y1。 r1=x1。 pr=o*100/s。 for j=1:10 if (y2=c | y2=9*c) | (x1==1 | x2==r*10) loc=find(BW(x1:x2, y1:y2)==0)。 for i=1:10 y1=1。x2=r。 c=floor(n2/10)。 figure,imshow(BW) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%灰度圖像及均衡化灰度圖像 [n1 n2]=size(BW)。 I=rgb2gray(i)。F:\39。這類方法 可以分為 ：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、 特征臉法 、 積分圖像法 、 支持向量 法 。根據(jù)所選擇的“人臉特征”，基于顯式特征的方法 可以分為 三類：模板匹配的方法、 基于膚色模型的方法、 基于先驗(yàn)知識(shí)的方法。 圖 基本框架圖 人臉檢測(cè)定位算法 人臉檢測(cè)定位算法可分為兩大類 ： 一類是基于隱式特征的方法；另一類是 基于顯式特征的方法 所謂 的 顯式特征 ，即 指人類肉眼可以直觀看到的 特征，如膚色、臉部結(jié)構(gòu) 、臉部輪廓 等。通常檢測(cè)和定位同步進(jìn)行。它包括幾個(gè)步驟： 進(jìn)行圖像采集， 對(duì) 于 采集到的圖像， 首先進(jìn)行人臉檢測(cè)，得 出 有無 人臉 的結(jié)果；然后進(jìn)行人臉定位，找出 人臉的位置并提取出來。,[,],)。 j=edge(i,39。F:\39。 工具箱中 為我們 提供的 edge()函數(shù)可以 用來 進(jìn)行邊緣檢測(cè) ,同時(shí)也 可以根據(jù) 案例所 需要 的 選擇合適的算子及其參數(shù)。 通過計(jì)算一階導(dǎo)數(shù)或二階導(dǎo)數(shù)可以快捷地檢測(cè)出 圖像中每個(gè)像素在其鄰域內(nèi)的灰度變化，從而檢測(cè)出邊緣。figure,subplot(1,2,1),imshow(i) subplot(1,2,2),imshow(j2) 佳木斯大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院 10 執(zhí)行上述代碼后得到的圖像如下所示： 圖 平滑濾波效果圖 圖 銳化濾波效果圖 圖 中，第一個(gè)為加入噪聲的圖像，第二個(gè)為濾波后的圖像；圖 中，第一個(gè)為原灰度圖像，第二個(gè)為銳化后的圖像。,2,)。 h=fspecial(39。 j1=wiener2(j)。,0,)。 j=imnoise(i,39。F:\39。銳化處理的作用是用來強(qiáng)調(diào)圖像 中 被模糊的細(xì)節(jié) ,在本案 例中 ，采用了預(yù)定義高斯濾波器的方法對(duì)圖像進(jìn)行銳化濾波。 subplot(1,2,2),imhist(j) 執(zhí)行后 得到的圖像如下所示： 佳木斯大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院 9 圖 均衡化后的灰度圖像 圖 均衡化前后的直方圖對(duì)比圖 灰度圖像平滑與銳化處理 平滑濾波器的作用是模糊圖像或者 消除噪聲 , 圖像處理工具箱 為我們 提供了 wiener2()來 實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像噪聲的自適應(yīng)濾波 ， medfilter2()函數(shù)用來實(shí)現(xiàn)中值濾波 。imshow(j)。)。實(shí)現(xiàn)過程 代碼如下 : i=imread(39。 圖像處理工具箱中 為我們提供了圖像直方圖均衡化的 函數(shù)histeq(),我們 也 可以 通過 imhist()函數(shù) 計(jì)算和顯示圖像的直方圖。 實(shí)現(xiàn)圖像的灰度轉(zhuǎn) 換 的方法有很多 ,其中最常用 到的 是直方圖變換的方法 ,即直方圖的均衡化。通過圖像增強(qiáng)，可以減少圖像中的噪聲，提高目標(biāo)與背景的對(duì)比度，也可以強(qiáng)調(diào)或抑制圖像中的某些細(xì)節(jié)。F:\39。 imshow(j)。)。實(shí)現(xiàn)過程代碼 如下 : i=imread(39。在類型轉(zhuǎn)換的處理過程中 ,我們還 會(huì)經(jīng)常遇到數(shù)據(jù)類型不匹配的問題 ,針對(duì)這一問題 , 工具箱中 為我們提供了各種數(shù)據(jù)類型之間相互轉(zhuǎn)換的 函數(shù) ,例 如double()函數(shù)的功能就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為雙精度數(shù)據(jù)類型 。 圖像類型的轉(zhuǎn)換 Matlab支持多種圖像類型 ,在很多 圖像操作 處理 中 ,對(duì)圖像的類型有要求 ,所以就 涉及到 了 對(duì)圖像 的 類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換。圖像的輸出 可以 用 imwrite( )函數(shù)， 很方便 快捷的將 圖像輸出到 電腦 硬盤上 。這一過程 主要 分為兩 步 ： 第一步 是確認(rèn)， 就 是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過程， 第二步 是辨認(rèn)，就 是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過程。 （ 4） 匹配與識(shí)別 人臉圖像 的 匹配與識(shí)別： 將 提取 到 的圖像 特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中 已 存 的特征模板進(jìn)行 搜索匹配， 設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值 時(shí) ，則把匹配 所 得到的結(jié)果輸 出。人臉特征提取，也被 稱 為 人臉表征，是對(duì)人臉特征 進(jìn)行 建模 的 過程。 （ 3） 人臉圖像特征提取 人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng) 通常會(huì) 使用的特征 分為視覺特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、 像素統(tǒng)計(jì)特征 以及 人臉圖像代數(shù)特征等。系統(tǒng)獲取的原始 人臉 圖像由于受到 隨機(jī)干擾 和 各種條件的限制， 通常 不能直接使用，所以 必須在 人臉 圖像處理 過程中要先 對(duì)它進(jìn)行灰度 圖像 、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。 人臉檢測(cè)就是挑出這其中有用的特征 信息，并利用這些特征 來 實(shí)現(xiàn)人臉 識(shí)別 。人臉檢測(cè)： 在實(shí)際中主要 應(yīng) 用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在 采集到的 圖像中 準(zhǔn)確 定 位 出人臉的位置。 一般人臉識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)架如圖 所示： 圖 人臉識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)架 （ 1） 人臉圖像采集及檢測(cè) 人臉圖像采集： 人臉圖像 信息 都能通過攝像鏡頭采集 記錄 下來，比如 不同 位置、不同表情 、 靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像 等方面都 能 得到很好的采集。 通過多次實(shí)驗(yàn)并比對(duì)各個(gè)算法和技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，有效地實(shí)現(xiàn)了基于 Matlab 的人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與仿真，并達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)和效果。 利用Matlab 實(shí)現(xiàn)一個(gè)集多種預(yù)處理方法于一體的通用的人臉識(shí)別仿真系統(tǒng)，將該系統(tǒng)作為圖像預(yù)處理模塊嵌入在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，并利用灰度圖像的直方圖比對(duì)來實(shí)現(xiàn)人臉圖像的識(shí)別判斷。成功構(gòu)造出人臉識(shí)別 系統(tǒng)將為解決其他與之類似的復(fù)雜問題提供重要的啟示。人臉識(shí)別技術(shù)的研究也有重大的學(xué)術(shù)價(jià)值。 研究 人臉識(shí)別技術(shù)，在現(xiàn)實(shí)意義上具有重大意義：一是能進(jìn)一步加強(qiáng) 對(duì)人類視覺系統(tǒng)本身的認(rèn)知；二是能夠滿足人類社會(huì)中對(duì)人工智能應(yīng)用的廣泛需要。鐵路部門發(fā)布計(jì)劃 時(shí) 表示，將在京滬高鐵段的 天津西站 、 濟(jì)南西站 、 上海 虹橋站 這三個(gè)站點(diǎn)，建 立 人臉識(shí)別系統(tǒng)工程，以 此來 協(xié)助公安部門 甄別、 抓捕在逃罪犯。而我們研究這項(xiàng)技術(shù)的目的就是讓其更好地服務(wù)于人類社會(huì)，在這個(gè)生活快節(jié)奏的前提下，與人方便。而人臉識(shí)別技術(shù)的研究