matlab的人臉識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)-文庫(kù)吧資料
2024-08-17 22:53本頁(yè)面
【正文】 ，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。 仿真系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)的人臉圖像預(yù)處理方法通過(guò)對(duì)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(cè)及二值化、尺寸歸一化、灰度歸一化等方法。 1)； 人臉圖像的預(yù)處理本文基于濾波去噪、邊緣檢測(cè)、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)。 39。 39。 [Ar(h，1)，Ar(h，2)，Ar(h，3)，Ar(h，4)]， ... 39。[ ])；%subplot(2，3，3)；imshow(B)；rectangle(39。 (Ar(z， 3)/Ar(z， 4)) fa = area； h = z； endendh2=axes(39。)； 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。人臉檢測(cè)定位結(jié)果： 人臉識(shí)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(duì)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(duì)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。其中，特征臉?lè)?、人工神?jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法等均屬于這類方法。依據(jù)所需要的人臉特征信息，基于顯式特征的方法可以細(xì)化為三個(gè)方面，即基于膚色模型的方法、模板匹配的方法、基于先驗(yàn)知識(shí)的方法，這三類方法在具體的使用過(guò)程中均有著自身的特點(diǎn)，具體情況如表31所示。我們一般所認(rèn)同的顯式特征是指人可以通過(guò)眼睛所獲得的特征，這些特征主要包括人的臉型、膚色、面部特征等等。具體構(gòu)建流程?，F(xiàn)階段應(yīng)用較為廣泛的方法包括灰度變換、邊緣檢測(cè)、灰度歸一等方法，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，越來(lái)越多的設(shè)計(jì)者開(kāi)始傾向于采用多種方法來(lái)進(jìn)行協(xié)同配合，以完成準(zhǔn)確預(yù)處理的需要。該步驟的主要目的是去除無(wú)用信息，強(qiáng)化有用信息，對(duì)外界不良因素所造成的圖像模糊和失真情況進(jìn)行修復(fù)，從而滿足后續(xù)人臉特征信息收集的要求。具體操作過(guò)程的代碼如下所示： if ndims(B)~= 2 %如果不是二值圖像 IM=rgb2gray(B)；else IM = B；End 原始圖像 灰度處理圖像處理成二值圖像：bw = im2bw(IM， graythresh(IM))； % 二值化 二值化處理圖像3 人臉檢測(cè)的實(shí)現(xiàn) 引言現(xiàn)階段，人臉識(shí)別系統(tǒng)主要由人臉檢測(cè)與定位、人臉圖像預(yù)處理、人臉特征信息采集和特性信息甄別等部分構(gòu)成。（1）改變圖像類型由于對(duì)人臉有無(wú)檢測(cè)和人臉信息識(shí)別過(guò)程中所用到的圖像信息都是灰度圖片或者是二值圖片，而采集到的圖像信息一般都是RGB格式，因此就必須對(duì)所采集到的圖像進(jìn)行灰度處理。通過(guò)使用histeq()函數(shù)、imhist()函數(shù)來(lái)完成對(duì)直方圖的計(jì)算和顯示功能。目前諸多方法都能夠完成對(duì)圖像的灰度變換，而使用頻率最高的方法是直方圖變換。前面的方法是將圖像視為一類二維信號(hào)的組合，最后通過(guò)傅里葉變換來(lái)實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)。在本文所模擬的系統(tǒng)中，圖像增強(qiáng)技術(shù)可以將畫面不清晰的
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