這是一個(gè)關(guān)于matlab人臉識(shí)別教程PPT，包括了基本介紹，實(shí)驗(yàn)梗概，實(shí)驗(yàn)程序與結(jié)果顯示，實(shí)驗(yàn)不足，心得體會(huì)等內(nèi)容，人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì) 目錄 一.基本介紹 ·什么是人臉識(shí)別 ·研究背景與意義 二. 實(shí)驗(yàn)梗概 ·實(shí)驗(yàn)用到的函數(shù) 三.實(shí)驗(yàn)程序與結(jié)果顯示 四.實(shí)驗(yàn)不足 五.心得體會(huì) 一.基本介紹 1.什么是人臉識(shí)別 人臉識(shí)別，特指利用分析比較人臉視覺(jué)特征信息進(jìn)行身份鑒別的計(jì)算機(jī)技術(shù)。 廣義的人臉識(shí)別實(shí)際包括構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等；而狹義的人臉識(shí)別特指通過(guò)人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。它的工作原理是借由的生物特征來(lái)確認(rèn)生物個(gè)體。本實(shí)驗(yàn)只是將定位人臉，將人臉從圖像中區(qū)分出來(lái)。2.研究背景與意義： 人臉識(shí)別作為一項(xiàng)新興的科學(xué)研究項(xiàng)目，有著廣泛的應(yīng)用前景，而且隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的更新發(fā)展，它的科學(xué)研究?jī)r(jià)值也越發(fā)凸顯。經(jīng)過(guò)幾十年的研發(fā)探討，世界各大研究結(jié)構(gòu)的研發(fā)人員的不斷努力下，人臉識(shí)別技術(shù)一已取得豐碩的成果，可在一定限制條件下完成人臉的自動(dòng)識(shí)別。這些成果的取得更促進(jìn)了人們對(duì)人臉識(shí)別這一課題的深入研究。在電子商務(wù)飛速發(fā)展的今天，人臉識(shí)別系統(tǒng)的范疇一不足以涵括人臉識(shí)別的應(yīng)用范圍，在數(shù)字圖像處理、視頻領(lǐng)域、基于內(nèi)容的檢索等方面有著重要的應(yīng)用價(jià)值，歡迎點(diǎn)擊下載matlab人臉識(shí)別教程PPT哦。

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人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì) 目錄 一.基本介紹 ·什么是人臉識(shí)別 ·研究背景與意義 二. 實(shí)驗(yàn)梗概 ·實(shí)驗(yàn)用到的函數(shù) 三.實(shí)驗(yàn)程序與結(jié)果顯示 四.實(shí)驗(yàn)不足 五.心得體會(huì) 一.基本介紹 1.什么是人臉識(shí)別 人臉識(shí)別，特指利用分析比較人臉視覺(jué)特征信息進(jìn)行身份鑒別的計(jì)算機(jī)技術(shù)。 廣義的人臉識(shí)別實(shí)際包括構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等；而狹義的人臉識(shí)別特指通過(guò)人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。它的工作原理是借由的生物特征來(lái)確認(rèn)生物個(gè)體。本實(shí)驗(yàn)只是將定位人臉，將人臉從圖像中區(qū)分出來(lái)。2.研究背景與意義： 人臉識(shí)別作為一項(xiàng)新興的科學(xué)研究項(xiàng)目，有著廣泛的應(yīng)用前景，而且隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的更新發(fā)展，它的科學(xué)研究?jī)r(jià)值也越發(fā)凸顯。經(jīng)過(guò)幾十年的研發(fā)探討，世界各大研究結(jié)構(gòu)的研發(fā)人員的不斷努力下，人臉識(shí)別技術(shù)一已取得豐碩的成果，可在一定限制條件下完成人臉的自動(dòng)識(shí)別。這些成果的取得更促進(jìn)了人們對(duì)人臉識(shí)別這一課題的深入研究。 在電子商務(wù)飛速發(fā)展的今天，人臉識(shí)別系統(tǒng)的范疇一不足以涵括人臉識(shí)別的應(yīng)用范圍，在數(shù)字圖像處理、視頻領(lǐng)域、基于內(nèi)容的檢索等方面有著重要的應(yīng)用價(jià)值。作為一項(xiàng)具有最廣泛應(yīng)用前景的人體識(shí)別技術(shù)，人臉識(shí)別將得到越來(lái)越多的重視。 二. 實(shí)驗(yàn)梗概 本次實(shí)驗(yàn)利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)人臉信息的識(shí)別，在輸入的整幅圖像中尋找人臉區(qū)域，把圖像分割成兩個(gè)部分——人臉區(qū)域和非人臉區(qū)域，從而為后續(xù)的應(yīng)用作準(zhǔn)備。 實(shí)驗(yàn)利用YCbCr空間以及二值圖像實(shí)現(xiàn)人臉邊緣分割，將真彩圖像轉(zhuǎn)換為YCbCr圖像，根據(jù)面部肌膚在YCbCr色度空間的分布范圍，設(shè)定門(mén)限閥值，實(shí)現(xiàn)人臉區(qū)域與非人臉區(qū)域的分割，通過(guò)膨脹腐蝕等一系列運(yùn)算剔除干擾因素，再結(jié)合長(zhǎng)寬比、目標(biāo)面積等計(jì)算方法在圖像中分割出人臉區(qū)域，經(jīng)試驗(yàn)，該方法能夠排除面部表情、發(fā)型、衣著背景等干擾而確定人臉區(qū)域。 實(shí)驗(yàn)用到的函數(shù)：將rgb圖像轉(zhuǎn)化為ycbcr圖像：rgb2ycbcr 設(shè)置用于膨脹腐蝕及開(kāi)閉運(yùn)算等操作的對(duì)象：strel 對(duì)灰度圖像進(jìn)行閉運(yùn)算（即先膨脹后腐蝕）：imclose 對(duì)灰度圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算（即先腐蝕后膨脹）： imopen 填充圖像區(qū)域和空洞：imfill 實(shí)現(xiàn)腐蝕操作：imerode 實(shí)現(xiàn)膨脹操作：imdilate 設(shè)置操作的鄰域類(lèi)型：bwlabeln 用于返回所需元素所在位置：find 用于聯(lián)結(jié)數(shù)組：cat 求矩陣最小/最大值：min/max 三.程序與結(jié)果顯示 原圖像 sum=0; Ori_Face=f; copy=f; img=f; f=rgb2ycbcr(f); f_cb=f(:，:，2); f_cr=f(:，:，3); f= (f_cb>=100) & (f_cb<=127) & (f_cr>=138) &(f_cr<=170) ; imshow(f) se=strel('square'，3);%構(gòu)建一個(gè)3*3單位矩陣作為結(jié)構(gòu)元素 f=imopen(f，se);%圖片開(kāi)運(yùn)算 f=imclose(f，se);%圖片閉運(yùn)算 figure(3) imshow(f) f=imfill(f，'holes');%%填孔處理 imshow(f); se1=strel('square'，8); f=imerode(f，se1); f=imdilate(f，se1); imshow(f);%區(qū)域連通 [L，num]=bwlabeln(f，4);%設(shè)定操作的鄰域類(lèi)型為4-領(lǐng)域 for i=1:num; [r，c]=find(L==i); r_temp=max(r)-min(r); c_temp=max(c)-min(c); temp=size(r); sum=sum+temp(1); area_sq=r_temp*c_temp; area=size(find(L==i)，1); ratio=area/area_sq; if((r_temp/c_temp<1.25)|(r_temp/c_temp>2.5)|ratio<0.55|area<600) for j=1:temp(1) L(r(j)，c(j))=0; end else continue; end end L=bwperim(L，8);%邊緣檢測(cè)，檢測(cè)出人臉的邊緣區(qū)域 L=uint8(L); z=find(L(:)>0); L(z)=255; imshow(L); 檢測(cè)出人臉邊緣圖像 L_r=L; L_g=L; L_b=L; L_rgb=cat(3，L_r，L_g，L_b);%在原圖上加框 img1_r=min(L_r+img(:，:，1)，255); img1_g=min(L_g+img(:，:，2)，255); img1_b=min(L_b+img(:，:，3)，255); img1=cat(3，img1_r，img1_g，img1_b); imshow(img1); 結(jié)果圖像： 四.實(shí)驗(yàn)不足 1.圖片所拍攝下的人臉必須是正對(duì)著攝像機(jī)鏡頭，對(duì)于俯視，側(cè)視的拍攝并不能識(shí)別人臉。 2.由于實(shí)驗(yàn)用人臉面積大小進(jìn)行非人臉排除，所以當(dāng)圖片中人物臉部面積很小時(shí)，將被視為非人臉。 3.實(shí)驗(yàn)是根據(jù)面部肌膚在YCbCr色度空間的分布范圍，設(shè)定門(mén)限閥值，實(shí)現(xiàn)人臉區(qū)域與非人臉區(qū)域的分割，所以當(dāng)人臉顏色太白或太黑將無(wú)法識(shí)別。 4.如結(jié)果圖所示，所使用的方法不能有效的將人臉鎖骨部分在圖片中剔除，因?yàn)楫?dāng)真彩圖片轉(zhuǎn)換為YCbCr空間時(shí)人臉的下顎和脖頸，鎖骨部分是默認(rèn)為不具有層次感的，直接作為一張灰度圖片存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行后續(xù)處理。 這些是需改進(jìn)的地方。 五.心得體會(huì) 1. 在本次實(shí)驗(yàn)中遇到的問(wèn)題： ①自選圖像進(jìn)行處理時(shí)，顯示所用圖像不存在。解決方法：在current folder中添加所用圖像所在的地址。 ②圖像處理結(jié)果中手的部分被誤判為人臉。解決方法在程序排除非人臉部分中添加了將小面積區(qū)域排除的語(yǔ)句，但這也導(dǎo)致在當(dāng)圖片中人臉面積很小時(shí)無(wú)法辨別出來(lái) 2. 鞏固加深了matlab中一些圖像處理函數(shù)（ strel ， imclose ， imopen， imfill， imerode， imdilate， bwlabeln， cat等 ）的使用方法。vmg紅軟基地