數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)-在線瀏覽
2025-08-04 16:58本頁面
【正文】 地圖等應(yīng)用中，為保護(hù)當(dāng)事人或行人的隱私權(quán)，需要將圖像中當(dāng)事人的人臉區(qū)域作模糊或馬賽克處理。2 設(shè)計(jì)要求 讀取人物圖像 。對人臉識別 。3 人臉識別系統(tǒng)概述 當(dāng)前現(xiàn)狀自動(dòng)人臉識別技術(shù)的研究開始于20世紀(jì)60年代末期。近幾年,人臉識別作為計(jì)算機(jī)安全技術(shù)在全球范圍內(nèi)迅速發(fā)展起來,特別是美國遭遇恐怖襲擊后,這一技術(shù)引起廣泛關(guān)注。在民事和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,各類銀行卡、金融卡、信用卡、儲蓄卡的持卡人的身份驗(yàn)證、社會保險(xiǎn)人的身份驗(yàn)證等具有重要的應(yīng)用價(jià)值。人臉識別作為一種人體生物特征識別技術(shù),它涉及人工智能、模式識別、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理和分析、圖像編碼、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等眾多學(xué)科領(lǐng)域,依據(jù)視覺通道的輸入信息,在人臉檢測和跟蹤得到輸入人臉圖像模式的基礎(chǔ)上,定位人面的主要生理特征區(qū)域(眼睛、鼻子、下巴等)并給出其形狀特征,實(shí)現(xiàn)輸入人臉模式的識別,達(dá)到確定使用者身份的目的。人臉檢測是指在輸入圖像中確定人臉的位置與大小。近年來，電子商務(wù)等網(wǎng)絡(luò)資源的利用使得可視電話、視頻會議、多媒體教學(xué)等快捷便利的交流方式成為時(shí)尚，如何實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜背景下對人臉檢測和識別已成為人臉識別研究的熱點(diǎn)[1]。這些方法是針對靜態(tài)圖像的基于人臉特征的統(tǒng)計(jì)與結(jié)構(gòu)分析方法，雖具有一般性，但分析計(jì)算量大，對噪聲敏感，性能不穩(wěn)定，難以實(shí)時(shí)檢測。基于統(tǒng)計(jì)的人臉正面自動(dòng)識別方法基于統(tǒng)計(jì)的人臉正面自動(dòng)識別方法包括特征臉方法和隱馬爾科夫模型方法。代數(shù)特征是由Hong等首先提出的,由圖像本身的灰度分布決定,它描述了圖像的內(nèi)存信息,它是通過對圖像灰度進(jìn)行各種代數(shù)變換和矩陣分解提出的。在圖像獲取以后,將圖像顯示出來,同時(shí)記錄下圖像在內(nèi)存的地址,以便在圖像處理中使用。39。 %face02,04,06YCbCr=rgb2ycbcr(RGB)。 %這三行分別是Ycbcr空間的y,cb,cr對應(yīng)矩陣Cb=YCbCr(:,:,2)。 imshow(RGB)。原始圖像RGB39。 %原始圖像figure,imshow(YCbCr)。YcbCr色彩空間的圖像39。 %進(jìn)行將RGB色彩值變換為YcbCr色彩空間的圖像如圖2所示： 原始圖像YCbCr圖圖2 原圖像與YCbCr圖 圖像膚色區(qū)分設(shè)計(jì)人臉定位是完成對需定位的人臉運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行膚色檢測。人臉定位過程包括5個(gè)步驟。1))]()([),(1mxCmxbrPT???=?式中M為均值；C為方差。2)對二值圖像作形態(tài)學(xué)處理，利用圓形結(jié)構(gòu)元素作膨脹變換，抹掉細(xì)節(jié)，使圖像平滑。4)圖像中人臉區(qū)域的獲取,根據(jù)膚色來獲取,通過膚色非線形分段色彩變換來實(shí)現(xiàn)。 W=size(YCbCr,1)。 %y對應(yīng)矩陣高大小 k=()*pi。n=cos(k)。cy=。ecy=。b=。 elseif (Y(i,j)=200amp。Y(i,j)=110) x=(double(Cb(i,j))cx)*n+(double(Cr(i,j))cy)*m。 if((xecx)^2/a^2+(yecy)^2/b^2)=1 I(i,j,:)=255。 end elseif Y(i,j)200 x=(double(Cb(i,j))cx)*n+(double(Cr(i,j))cy)*m。 if ((xecx)^2/(*a)^2+(yecy)^2/(*b)^2)=1 I(i,j,:)=255。 %其余轉(zhuǎn)成黑色 end end end end figure,imshow(I)。膚色區(qū)分后的圖像39。 %進(jìn)行將膚色識別后的黑白圖像如圖3所示： 圖3膚色區(qū)分后的圖像 對膚色圖進(jìn)行修補(bǔ)處理設(shè)計(jì)se1=strel(39。,35)。 %利用上面創(chuàng)建的方形元素，彌補(bǔ)imshow(I)中人臉中以及其他部分殘留的小塊黑色figure,imshow(f0)。修補(bǔ)漏洞后的人臉39。 %顯示修補(bǔ)漏洞后的人臉如圖4所示： 圖4 修補(bǔ)漏洞后的人臉圖 網(wǎng)格標(biāo)記圖像設(shè)計(jì)對人臉圖像打上網(wǎng)格，對區(qū)域塊圖像做二值分析，通過像素比例來做處理，進(jìn)而得到人臉區(qū)域。在彩色圖像中，顏色是人臉表面最為顯著的特征之一，利用顏色檢測人臉是很自然的想法。因此他們采用廣泛使用的RGB顏色空間，在濾去亮度值的圖像中通過比較像素點(diǎn)的ｒ、ｇ值與膚色范圍來推斷該像素點(diǎn)及其鄰域是否屬于人臉區(qū)域。尋找到膚色區(qū)域后，必須進(jìn)行驗(yàn)證，排除類膚色區(qū)域。BW = im2bw(f0, graythresh(f0))。title(39。, 39。, 39。)。[xt, yt] = meshgrid(round(linspace(1, size(I, 1), 10)), ...round(linspace(1, size(I, 2), 10)))。FaceColor39。None39。LineWidth39。Ed
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