基于matlab程序实现人脸识别

长沙民政职业技术学院毕业实践报告 题目:基于MATLAB 勺人脸识别系统的研扌旨导老师： ______ 谭刚林 ______________________ 系 另寸： 电子信息工程系 __________________ 班 级： ______________ 电子1133 ____________学号：1119013333 1119013334 1119013335 姓 名： 刘盼符思遥樊阳辉类型:2014年5月5日基于MATLAB勺人脸识别系统的研究符思遥、刘盼、樊阳辉指导老师：谭刚林苏宏艮马勇赞【摘要】人脸检测与识别技术是计算机视觉和模式识别等学科的研究热点之一，是进行身份认证最友好直接的手段，在出入境安全检查、内容检索、证件验证、门禁系统等领域都具有十分广泛的应用前景。

多年来，人脸识别技术中的很多问题都被深入地研究，而且大量的算法已经成功应用于人脸识别。

本文在研究了人脸检测和身份识别的关键技术和相关理论的基础上，重点讨论了在光照和背景不同的条件下，彩色静止图像的人脸检测和身份识别问题，它包括基于肤色分割的人脸粗检测、基于人眼检测的几何归一化和基于二维主成分分析法(2DPCA的身份识别。

本文主要工作如下：首先对彩色图像进行光照补偿，其次通过肤色检测获得可能的脸部区域并二值化，再用形态学开闭运算对图像进行滤波处理并通过一定规则确定人脸区域，然后运用水平垂直投影定位人眼坐标以此对人脸进行几何归一化，识别部分运用2DPCA勺图像映射方法对灰度图进行特征匹配，最后输出识别结果并进行语音播报。

实验结果表明，结合肤色和面部几何特征的算法能够对人脸进行较快速和准确的定位，同时2DPCAT法运用于身份识别也能达到较高的识别率。

本毕业设计对实际应用具有一定的参考价值，该系统的操作流程和输入输出方式是以实际应用为出发点，可应用于公安机关证件验证以及日常家庭的自动门禁系统等。

【关键词】人脸检测；肤色分割；人眼检测；2DPCA特征提取1绪论 (1)1.1选题的背景 (1)1.2人脸识别系统 (2)1.3人脸识别的典型方法 (2)2基于YCbCr颜色空间的肤色分割 (3)2.1三种色彩空间 (3)2.1.1 RGB色彩空间 (3)3基于2DPCA特征提取的身份识别 (4)3.1 2DPCA算法实验结果与分析 (5)3.1.1实验用数据库 (5)3.1.2实验结果与分析 (5)3.1.3 结论 (7)4人脸检测与识别系统设计与实现 (7)4.1系统环境 (7)4.2人脸检测与识别系统框图 (7)4.3系统功能模块 (8)4.4实验结果分析 (9)5总结与展望 (10)5.1总结 (10)5.2展望 (10)参考文献 (12)1绪论1.1选题的背景近年来随着计算机技术和互联网的发展，信息技术的安全变得越来越重要，生物特征识别技术得到广泛研究与开发，如人脸识别、指纹识别、掌形识别等。

如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别人脸检测和人脸识别是计算机视觉领域中的重要技术应用，可以广泛用于人脸识别系统、人脸支付、安全监控等众多领域。

本文将介绍如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别。

1. 背景介绍人脸检测和人脸识别技术的出现，为计算机系统实现对人脸的自动分析和识别提供了可能。

人脸检测是指从一幅图像或视频序列中确定是否存在人脸，并找出人脸的位置和大小。

而人脸识别则是在检测到的人脸图像上进行特征提取和模式匹配，以实现对人脸的身份识别。

2. 人脸检测在Matlab中，可以使用Viola-Jones算法进行人脸检测。

该算法通过构造Haar特征与Adaboost集成学习算法相结合，能够在较短的时间内实现高效的人脸检测。

具体操作如下：2.1 加载图像首先，在Matlab中加载需要进行人脸检测的图像。

可以使用imread函数进行图像加载，并将其转换为灰度图像进行处理。

例如：```Matlabimage = imread('face.jpg');gray_image = rgb2gray(image);```2.2 构建人脸检测器在Matlab中，可以使用vision.CascadeObjectDetector对象构建人脸检测器。

该对象可以通过Viola-Jones算法进行人脸检测。

具体代码如下：```MatlabfaceDetector = vision.CascadeObjectDetector();bbox = step(faceDetector, gray_image);```2.3 显示检测结果最后，可以使用insertObjectAnnotation函数将检测到的人脸位置在原始图像上标记出来。

代码示例如下：```Matlabdetected_image = insertObjectAnnotation(image, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(detected_image);```3. 人脸识别在Matlab中，可以使用基于人脸特征的Eigenface、Fisherface和LBPH等算法进行人脸识别。

等级: 课 程 设 计课程名称课题名称 基于Matlab的人体指纹识别程序设计专 业班 级学 号姓 名指导老师年 月 日课程设计任务书课题名称 基于Matlab的人体指纹识别程序设计姓 名 专业 班级 学号指导老师课程设计时间教研室意见 意见： 审核人：一、任务及要求1）根据所学的知识和能力，利用Matlab软件设计程序实现根据指纹的大小、形状等特征，识别出不同的指纹；2）利用按键标志当前指纹识别的状态，例如录入状态、识别状态、清楚状态。

设计要求：1）对指纹识别的过程进行分析，掌握指纹识别系统算法的工作原理；2）进行指纹识别程序的方案设计；3）进行指纹识别程序的模块设计；4）要有必要的算法设计说明；5）写出课程设计报告。

报告中应包括原理框图、参数曲线分析、操作方法、算法分析、软件调试等，调试过程中遇到的问题，改进方法和总结体会；6）答辩。

二、进度安排周一：集中布置课程设计任务和相关事宜，查资料确定指纹识别程序设计总体方案。

周二～周五：完成人体指纹识别程序设计及仿真。

周六～周日：设计报告撰写，周日进行答辩和设计结果检查。

三、参考资料目 录1第1章 绪论............................................................................11.1 Matlab介绍 ......................................................................11.2 Matlab优势特点 ..................................................................11.3 指纹识别.........................................................................11.4 指纹识别技术的主要优点...........................................................2第2章 设计任务及要求...................................................................22.1 设计任务.........................................................................22.2 设计要求.........................................................................第3章 系统方案设计.....................................................................333.1 系统方案设计.....................................................................33.2 系统框图.........................................................................4第4章 系统软件设计.....................................................................44.1 主函数...........................................................................54.2 归一化和切割.....................................................................4.3 二值化...........................................................................794.4 细化.............................................................................4.5 中心点提取.......................................................................4.6 求特征点.........................................................................14164.7 指纹匹配.........................................................................17第5章 系统仿真及调试...................................................................20总 结..................................................................................错误!未定义书签。

电子技术‖77‖基于MATLAB的人脸识别考勤系统◆杨天成本文的主要研究内容是人脸识别技术。

在研究中了解人脸识别技术在国内外的研究现状及发展前景，掌握了部分MA TLAB 的图像处理功能，并按照人脸图像采集、图像预处理、人脸特征提取与识别这条技术路线开发实现了一个简易人脸识别系统。

本次设计中的核心部分是人脸的检测与识别，此人脸识别可应用于企业员工考勤签到上。

本设计分为图像采集、数据库信息存储与显示、人脸识别、数据库信息清除、退出程序几部分组成。

采集图像模块的目的就是采集所要存储的人脸图片，将其存入数据库中，为后面的人脸识别算法提供相应的训练素材。

模块代码如下：if chos==1， clc ；[namefile ，pathname]=uigetfile （'*.pgm'，'Select image'）；%读取.pgm 文件 if name fi le~=0[img ，map]=imread （strcat （pathname ，name fi le ））；imshow （img ）； elsewarndlg （'放入的图片必须是已采集的'，' Warning '） end　end其中的name fl ie ，和pathname 分别指的是文件名和查找文件的路径。

当点击“采集图像”时，系统会根据操作指令弹出要采集的图片，选择确定后，会将这个图片的路径以及图片名相关信息保存到变量pathname 和name fi le 里。

当采集到图片后要将采集的图片保存到数据库中，此目的是为了给后期人脸识别时提供相应的训练素材。

但是需要注意的是在进行保存图片时要对保存的图片划分类别，同一个人的不同照片要划分到同一类中。

设第一个人的所有图片组成的类别为1，第二个人的所有图片组成的类别就为2，由此以此类推。

每一类的图片种类越多，越能保证后期识别的成功率。

同时为了能够保证录入的信息正确，可以点击“数据库信息”就会显示出数据库中存入了多少张照片以及分了多少类别。

以下是LDA的m文件函数：你稍稍改改就能用了！function[eigvector,eigvalue,elapse]=LDA(gnd,options,data) %LDA:LinearDiscriminantAnalysis%%[eigvector,eigvalue]=LDA(gnd,options,data)%%Input:%data-Datamatrix.Eachrowvectoroffeaisadatapoint.%gnd-Colunmvectorofthelabelinformationforeach%datapoint.%options-StructvalueinMatlab.Thefieldsinoptions%thatcanbeset:%%Regu-1:regularizedsolution,%a*=argmax(a'X'WXa)/(a'X'Xa+ReguAlpha*I)%0:solvethesinularityproblembySVD%Default:0%%ReguAlpha-Theregularizationparameter.Valid%whenRegu==1.Defaultvalueis0.1.%%ReguType-'Ridge':Tikhonovregularization%'Custom':Userprovided%regularizationmatrix%Default:'Ridge'%regularizerR-(nFeaxnFea)regularization%matrixwhichshouldbeprovided%ifReguTypeis'Custom'.nFeais%thefeaturenumberofdata%matrix%Fisherface-1:Fisherfaceapproach%PCARatio=nSmp-nClass%Default:0%%PCARatio-Thepercentageofprincipal%componentkeptinthePCA%step.Thepercentageis%calculatedbasedonthe%eigenvalue.Defaultis1%(100%,allthenon-zero%eigenvalueswillbekept.%IfPCARatio>1,thePCAstep%willkeepexactlyPCARatioprinciple%components(doesnotexceedthe%exactnumberofnon-zerocomponents).%%%Output:%eigvector-Eachcolumnisanembeddingfunction,foranew%datapoint(rowvector)x,y=x*eigvector%willbetheembeddingresultofx.%eigvalue-ThesortedeigvalueofLDAeigen-problem.%elapse-Timespentondifferentsteps%%Examples:%%fea=rand(50,70);%gnd=[ones(10,1);ones(15,1)*2;ones(10,1)*3;ones(15,1)*4];%options=[];%options.Fisherface=1;%[eigvector,eigvalue]=LDA(gnd,options,fea);%Y=fea*eigvector;%%%SeealsoLPP,constructW,LGE%%%%Reference:%%P.N.Belhumeur,J.P.Hespanha,andD.J.Kriegman,揈igenfaces%vs.fisherfaces:recognitionusingclassspecificlinear%projection,?IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachine%Intelligence,vol.19,no.7,pp.711-720,July1997.%%DengCai,XiaofeiHe,YuxiaoHu,JiaweiHan,andThomasHuang, %"LearningaSpatiallySmoothSubspaceforFaceRecognition",CVPR'2007 %%DengCai,XiaofeiHe,JiaweiHan,"SRDA:AnEfficientAlgorithmfor%LargeScaleDiscriminantAnalysis",IEEETransactionsonKnowledgeand %DataEngineering,2007.%%version2.1--June/2007%version2.0--May/2007%version1.1--Feb/2006%version1.0--April/2004%%WrittenbyDengCai(dengcai2AT%if~exist('data','var')globaldata;endif(~exist('options','var'))endif~isfield(options,'Regu')|~options.RegubPCA=1;if~isfield(options,'PCARatio')options.PCARatio=1;endelsebPCA=0;if~isfield(options,'ReguType')options.ReguType='Ridge';endif~isfield(options,'ReguAlpha')options.ReguAlpha=0.1;endendtmp_T=cputime;%======Initialization[nSmp,nFea]=size(data);iflength(gnd)~=nSmperror('gndanddatamismatch!');endclassLabel=unique(gnd);nClass=length(classLabel);Dim=nClass-1;ifbPCA&isfield(options,'Fisherface')&options.Fisherface options.PCARatio=nSmp-nClass;endifissparse(data)data=full(data);endsampleMean=mean(data,1);data=(data-repmat(sampleMean,nSmp,1));bChol=0;ifbPCA&(nSmp>nFea+1)&(options.PCARatio>=1) DPrime=data'*data;DPrime=max(DPrime,DPrime');[R,p]=chol(DPrime);ifp==0bPCA=0;bChol=1;endend%====================================== %SVD%====================================== ifbPCAddata=data'*data;ddata=max(ddata,ddata');[eigvector_PCA,eigvalue_PCA]=eig(ddata);eigvalue_PCA=diag(eigvalue_PCA);clearddata;maxEigValue=max(abs(eigvalue_PCA));eigIdx=find(eigvalue_PCA/maxEigValue<1e-12);eigvalue_PCA(eigIdx)=[];eigvector_PCA(:,eigIdx)=[];[junk,index]=sort(-eigvalue_PCA);eigvalue_PCA=eigvalue_PCA(index);eigvector_PCA=eigvector_PCA(:,index);%======================================= ifoptions.PCARatio>1idx=options.PCARatio;ifidx<length(eigvalue_PCA)eigvalue_PCA=eigvalue_PCA(1:idx);eigvector_PCA=eigvector_PCA(:,1:idx);endelseifoptions.PCARatio<1sumEig=sum(eigvalue_PCA);sumEig=sumEig*options.PCARatio;sumNow=0;foridx=1:length(eigvalue_PCA)sumNow=sumNow+eigvalue_PCA(idx);ifsumNow>=sumEigbreak;endendeigvalue_PCA=eigvalue_PCA(1:idx);eigvector_PCA=eigvector_PCA(:,1:idx);end%======================================= eigvalue_PCA=eigvalue_PCA.^-.5;data=(data*eigvector_PCA).*repmat(eigvalue_PCA',nSmp,1); elseddata=data*data';ddata=max(ddata,ddata');[eigvector,eigvalue_PCA]=eig(ddata);eigvalue_PCA=diag(eigvalue_PCA);clearddata;maxEigValue=max(eigvalue_PCA);eigIdx=find(eigvalue_PCA/maxEigValue<1e-12);eigvalue_PCA(eigIdx)=[];eigvector(:,eigIdx)=[];[junk,index]=sort(-eigvalue_PCA);eigvalue_PCA=eigvalue_PCA(index);eigvector=eigvector(:,index);%======================================= ifoptions.PCARatio>1idx=options.PCARatio;ifidx<length(eigvalue_PCA)eigvalue_PCA=eigvalue_PCA(1:idx);eigvector=eigvector(:,1:idx);endelseifoptions.PCARatio<1sumEig=sum(eigvalue_PCA);sumEig=sumEig*options.PCARatio;sumNow=0;foridx=1:length(eigvalue_PCA)sumNow=sumNow+eigvalue_PCA(idx);ifsumNow>=sumEigbreak;endendeigvalue_PCA=eigvalue_PCA(1:idx);eigvector=eigvector(:,1:idx);end%======================================= eigvalue_PCA=eigvalue_PCA.^-.5;eigvector_PCA=(data'*eigvector).*repmat(eigvalue_PCA',nFea,1); data=eigvector;cleareigvector;endelseif~bCholDPrime=data'*data;%options.ReguAlpha=nSmp*options.ReguAlpha;switchlower(options.ReguType)case{lower('Ridge')}fori=1:size(DPrime,1)DPrime(i,i)=DPrime(i,i)+options.ReguAlpha;endcase{lower('Tensor')}DPrime=DPrime+options.ReguAlpha*options.regularizerR;case{lower('Custom')}DPrime=DPrime+options.ReguAlpha*options.regularizerR; otherwiseerror('ReguTypedoesnotexist!');endDPrime=max(DPrime,DPrime');endend[nSmp,nFea]=size(data);Hb=zeros(nClass,nFea);fori=1:nClass,index=find(gnd==classLabel(i));classMean=mean(data(index,:),1);Hb(i,:)=sqrt(length(index))*classMean;endelapse.timeW=0;elapse.timePCA=cputime-tmp_T;tmp_T=cputime;ifbPCA[dumpVec,eigvalue,eigvector]=svd(Hb,'econ');eigvalue=diag(eigvalue);eigIdx=find(eigvalue<1e-3);eigvalue(eigIdx)=[];eigvector(:,eigIdx)=[];eigvalue=eigvalue.^2;eigvector=eigvector_PCA*(repmat(eigvalue_PCA,1,length(eigvalue)).*eigvector);elseWPrime=Hb'*Hb;WPrime=max(WPrime,WPrime');dimMatrix=size(WPrime,2);ifDim>dimMatrixDim=dimMatrix;endifisfield(options,'bEigs')ifoptions.bEigsbEigs=1;elsebEigs=0;endelseif(dimMatrix>1000&Dim<dimMatrix/10)|(dimMatrix>500&Dim<dimMatrix/20)|(dimMatrix>250&Dim<dimMatri x/30)bEigs=1;elsebEigs=0;endendifbEigs%disp('useeigstospeedup!');option=struct('disp',0);ifbCholoption.cholB=1;[eigvector,eigvalue]=eigs(WPrime,R,Dim,'la',option);else[eigvector,eigvalue]=eigs(WPrime,DPrime,Dim,'la',option);endeigvalue=diag(eigvalue);else[eigvector,eigvalue]=eig(WPrime,DPrime); eigvalue=diag(eigvalue);[junk,index]=sort(-eigvalue);eigvalue=eigvalue(index);eigvector=eigvector(:,index);ifDim<size(eigvector,2)eigvector=eigvector(:,1:Dim);eigvalue=eigvalue(1:Dim);endendendfori=1:size(eigvector,2)eigvector(:,i)=eigvector(:,i)./norm(eigvector(:,i)); endelapse.timeMethod=cputime-tmp_T;elapse.timeAll=elapse.timePCA+elapse.timeMethod;。

人脸识别% FaceRec.m% PCA 人脸识别修订版，识别率88％% calc xmean,sigma and its eigen decompositionallsamples=[];%所有训练图像for i=1:40for j=1:5a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.jpg'));% imshow(a);b=a(1:112*92); % b 是行矢量1×N，其中N＝10304，提取顺序是先列后行，即从上到下，从左到右b=double(b);allsamples=[allsamples; b]; % allsamples 是一个M * N 矩阵，allsamples 中每一行数据代表一张图片，其中M＝200endendsamplemean=mean(allsamples); % 平均图片，1 × Nfor i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; % xmean 是一个M × N 矩阵，xmean 每一行保存的数据是“每个图片数据-平均图片”end;% 获取特征值及特征向量sigma=xmean*xmean'; % M * M 阶矩阵[v d]=eig(sigma);d1=diag(d);% 按特征值大小以降序排列dsort = flipud(d1);vsort = fliplr(v);%以下选择90%的能量dsum = sum(dsort);dsum_extract = 0;p = 0;while( dsum_extract/dsum < 0.9)p = p + 1;dsum_extract = sum(dsort(1:p));endi=1;% (训练阶段)计算特征脸形成的坐标系base = xmean' * vsort(:,1:p) * diag(dsort(1:p).^(-1/2));% base 是N×p 阶矩阵，除以dsort(i)^(1/2)是对人脸图像的标准化（使其方差为1）% 详见《基于PCA 的人脸识别算法研究》p31% xmean' * vsort(:,i)是小矩阵的特征向量向大矩阵特征向量转换的过程%while (i<=p && dsort(i)>0)% base(:,i) = dsort(i)^(-1/2) * xmean' * vsort(:,i); % base 是N×p 阶矩阵，除以dsort(i)^(1/2)是对人脸图像的标准化（使其方差为1）% 详见《基于PCA 的人脸识别算法研究》p31% i = i + 1; % xmean' * vsort(:,i)是小矩阵的特征向量向大矩阵特征向量转换的过程%end% 以下两行add by gongxun 将训练样本对坐标系上进行投影,得到一个 M*p 阶矩阵allcoor allcoor = allsamples * base; % allcoor 里面是每张训练人脸图片在M*p 子空间中的一个点，即在子空间中的组合系数，accu = 0; % 下面的人脸识别过程中就是利用这些组合系数来进行识别% 测试过程for i=1:40for j=6:10 %读入40 x 5 副测试图像a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.jpg'));b=a(1:10304);b=double(b);tcoor= b * base; %计算坐标，是1×p 阶矩阵for k=1:200mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:));end;%三阶近邻[dist,index2]=sort(mdist);class1=floor( (index2(1)-1)/5 )+1;class2=floor((index2(2)-1)/5)+1;class3=floor((index2(3)-1)/5)+1;if class1~=class2 && class2~=class3class=class1;elseif class1==class2class=class1;elseif class2==class3class=class2;end;if class==iaccu=accu+1;end;end;end;accuracy=accu/200 %输出识别率特征人脸% eigface.mfunction [] = eigface()% calc xmean,sigma and its eigen decompositionallsamples=[];%所有训练图像for i=1:40for j=1:5a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.jpg'));% imshow(a);b=a(1:112*92); % b 是行矢量1×N，其中N＝10304，提取顺序是先列后行，即从上到下，从左到右b=double(b);allsamples=[allsamples; b]; % allsamples 是一个M * N 矩阵，allsamples 中每一行数据代表一张图片，其中M＝200endendsamplemean=mean(allsamples); % 平均图片，1 × Nfor i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; % xmean 是一个M × N 矩阵，xmean 每一行保存的数据是“每个图片数据-平均图片”end;% 获取特征值及特征向量sigma=xmean*xmean'; % M * M 阶矩阵[v d]=eig(sigma);d1=diag(d);% 按特征值大小以降序排列dsort = flipud(d1);vsort = fliplr(v);%以下选择90%的能量dsum = sum(dsort);dsum_extract = 0;p = 0;while( dsum_extract/dsum < 0.9)p = p + 1;dsum_extract = sum(dsort(1:p));endp = 199;% (训练阶段)计算特征脸形成的坐标系%while (i<=p && dsort(i)>0)% base(:,i) = dsort(i)^(-1/2) * xmean' * vsort(:,i); % base 是N×p 阶矩阵，除以dsort(i)^(1/2)是对人脸图像的标准化，详见《基于PCA 的人脸识别算法研究》p31% i = i + 1; % xmean' * vsort(:,i)是小矩阵的特征向量向大矩阵特征向量转换的过程%endbase = xmean' * vsort(:,1:p) * diag(dsort(1:p).^(-1/2));% 生成特征脸for (k=1:p),temp = reshape(base(:,k), 112,92);newpath = ['d:\test\' int2str(k) '.jpg'];imwrite(mat2gray(temp), newpath);endavg = reshape(samplemean, 112,92);imwrite(mat2gray(avg), 'd:\test\average.jpg');% 将模型保存save('e:\ORL\model.mat', 'base', 'samplemean');人脸重建% Reconstruct.mfunction [] = reconstruct()load e:\ORL\model.mat;% 计算新图片在特征子空间中的系数img = 'D:\test2\10.jpg'a=imread(img);b=a(1:112*92); % b 是行矢量1×N，其中N＝10304，提取顺序是先列后行，即从上到下，从左到右b=double(b);b=b-samplemean;c = b * base; % c 是图片a 在子空间中的系数, 是1*p 行矢量% 根据特征系数及特征脸重建图% 前15 个t = 15;temp = base(:,1:t) * c(1:t)';temp = temp + samplemean';imwrite(mat2gray(reshape(temp, 112,92)),'d:\test2\t1.jpg'); % 前50 个t = 50;temp = base(:,1:t) * c(1:t)';temp = temp + samplemean';imwrite(mat2gray(reshape(temp, 112,92)),'d:\test2\t2.jpg'); % 前100 个t = 100;temp = base(:,1:t) * c(1:t)';temp = temp + samplemean';imwrite(mat2gray(reshape(temp, 112,92)),'d:\test2\t3.jpg'); % 前150 个t = 150;temp = base(:,1:t) * c(1:t)';temp = temp + samplemean';imwrite(mat2gray(reshape(temp, 112,92)),'d:\test2\t4.jpg'); % 前199 个t = 199;temp = base(:,1:t) * c(1:t)';temp = temp + samplemean';imwrite(mat2gray(reshape(temp, 112,92)),'d:\test2\t5.jpg');基于2DPCA与(2D)2PCA的人脸识别(第二版)。

Matlab中的人脸识别与人脸特征提取近年来，随着计算机技术的快速发展和应用的普及，人脸识别技术逐渐进入了我们的生活。

无论是在安全领域的门禁系统、身份验证应用，还是在娱乐领域的人脸美化软件，人脸识别都发挥着重要的作用。

而在人脸识别技术的实现中，人脸特征提取是一个关键的环节。

本文将介绍在Matlab中实现人脸识别和人脸特征提取的方法与技巧。

在Matlab中，有许多经典的人脸识别算法可供选择，其中最为常见且被广泛应用的是基于主成分分析（PCA）的人脸识别算法。

PCA是一种经典的降维算法，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间中，从而捕捉数据的主要特征。

在人脸识别中，我们可以将每张人脸的像素矩阵视为一个高维数据向量，利用PCA算法将其映射到一个低维特征空间中。

在特征空间中，每张人脸都可以表示为一个特征向量，就像每个人都有自己独特的“人脸特征码”一样。

要在Matlab中实现基于PCA的人脸识别，首先需要收集一组包含多个人脸的图像数据集作为训练样本。

然后，将每个人脸的像素矩阵展开成一个列向量，并将这些列向量按列排成一个矩阵，构成一个大的数据矩阵。

接下来，通过对数据矩阵进行协方差矩阵分解和特征值分解，可以得到一组特征向量。

这些特征向量被称为“特征脸”，它们是训练样本中人脸数据的主要变化方向。

最后，通过计算待识别人脸与训练样本中每个人脸的特征向量的距离，并找出距离最小的特征向量所对应的人脸，即可完成人脸识别的过程。

除了PCA算法，还有其他一些在Matlab中常用的人脸识别算法，如线性判别分析（LDA）算法、小波变换、局部二值模式（LBP）等。

这些算法在原理和实现上各有特点，可以根据实际需求选择合适的算法进行人脸识别。

在人脸识别之前，首先需要对输入的人脸图像进行预处理。

通常的预处理步骤包括灰度化、直方图均衡化和人脸检测。

灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，降低了计算复杂度，同时保留了图像的关键信息。

直方图均衡化可以增强图像的对比度，使得人脸特征更加明显。

MATLAB中的人脸检测与人脸关键点定位技术人脸检测与人脸关键点定位是计算机视觉中一个重要的课题，它在许多应用领域都有着广泛的应用，如人脸识别、人机交互、表情分析等。

MATLAB作为一种非常强大的科学计算软件，也提供了丰富的工具和函数来实现这些功能。

在本文中，将探讨MATLAB中的人脸检测与人脸关键点定位技术，并介绍其原理和具体实现方式。

一、人脸检测技术人脸检测是计算机视觉中的一项基础任务，其目标是在给定的图像中准确地识别出人脸的位置。

在MATLAB中，人脸检测通常基于基于统计模型的方法，如Haar特征和级联分类器。

1. Haar特征Haar特征是一种用于物体检测的特征描述方法，它通过计算图像中不同区域的灰度差异来表示目标物体的特征。

在人脸检测中，Haar特征可以用来检测人脸的各种细节，如眼睛、鼻子、嘴巴等。

MATLAB提供了一系列函数和工具箱来计算和提取Haar特征，以及构建Haar特征分类器。

2. 级联分类器级联分类器是一种常用的目标检测方法，它通过级联多个简单的分类器来实现对复杂目标的检测。

在人脸检测中，级联分类器可以用来筛选候选区域，并排除一些不可能是人脸的区域，从而提高检测的准确率。

MATLAB中的人脸检测函数通常会使用级联分类器进行初步筛选，以减少计算量。

二、人脸关键点定位技术人脸关键点定位是在检测到人脸后，进一步定位人脸的关键特征点，如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等。

在MATLAB中，人脸关键点定位主要基于形状模型和特征点回归方法。

1. 形状模型形状模型是一种用于描述人脸形状变化的数学模型，它通过学习和建模一组训练数据的形状变化，从而能够对新的输入数据进行形状预测。

在人脸关键点定位中，形状模型可以用来对给定的人脸进行局部形状的估计，从而进一步定位关键点。

MATLAB提供了一些函数和工具箱来实现形状模型的训练和预测。

2. 特征点回归特征点回归是一种常用的人脸关键点定位方法，它通过学习一个回归函数，将图像中的像素坐标映射到关键点的位置坐标。

《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》篇一一、引言人脸识别技术是近年来计算机视觉领域研究的热点之一，其应用范围广泛，包括安全监控、身份认证、人机交互等。

MATLAB作为一种强大的数学计算软件，为研究人员提供了丰富的工具和函数，使得人脸识别算法的研究和实现变得更加便捷。

本文将介绍基于MATLAB的人脸识别算法的研究，包括算法原理、实现方法、实验结果及分析等方面。

二、人脸识别算法原理人脸识别算法主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过对人脸特征进行提取和匹配，实现身份识别。

常见的人脸识别算法包括特征提取、特征匹配等步骤。

其中，特征提取是关键步骤，需要从人脸图像中提取出有效的特征，如纹理、形状、颜色等。

特征匹配则是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对，找出最匹配的人脸。

三、基于MATLAB的人脸识别算法实现1. 预处理在人脸识别算法的实现中，首先需要对人脸图像进行预处理，包括灰度化、归一化、降噪等操作。

这些操作可以有效地提高图像的质量，为后续的特征提取和匹配提供更好的基础。

2. 特征提取特征提取是人脸识别算法的核心步骤之一。

在MATLAB中，可以使用各种算法进行特征提取，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。

本文采用PCA 算法进行特征提取，通过降维的方式将高维的人脸图像数据转化为低维的特征向量。

3. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对的过程。

在MATLAB中，可以使用各种相似度度量方法进行特征匹配，如欧氏距离、余弦相似度等。

本文采用欧氏距离作为相似度度量方法，通过计算特征向量之间的欧氏距离来找出最匹配的人脸。

四、实验结果及分析为了验证基于MATLAB的人脸识别算法的有效性，我们进行了多组实验。

实验数据集包括ORL人脸库、Yale人脸库等。

在实验中，我们使用了不同的特征提取和匹配方法，对算法的性能进行了评估。

实验结果表明，基于PCA算法的特征提取方法和欧氏距离相似度度量方法在人脸识别中具有较好的性能。

基于matlab的课程设计题目基于matlab的课程设计题目正文：在matlab中，有许多有趣且实用的课程设计题目可以选择。

以下是一个基于matlab的课程设计题目示例：基于图像处理的人脸识别系统。

人脸识别是一种广泛应用于安全监控、身份验证等领域的技术。

该课程设计旨在利用matlab的图像处理功能，开发一个能够识别人脸的系统。

首先，你需要收集一批含有人脸的图像数据集。

可以从公开的人脸数据库中获取，如LFW（Labeled Faces in the Wild）数据库。

然后，使用matlab的图像处理工具箱，对这些图像进行预处理，包括人脸检测、图像归一化等。

接下来，你可以选择使用PCA（Principal Component Analysis）或LDA（Linear Discriminant Analysis）等算法进行特征提取和降维。

这些算法可以将人脸图像转换为一个更低维度的特征向量，以方便后续的分类。

然后，你可以使用matlab的机器学习工具箱，训练一个分类器来识别人脸。

可以选择支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）或神经网络等方法。

通过使用训练数据集，将提取的特征向量与相应的标签进行训练。

最后，你可以使用训练好的分类器来测试你的人脸识别系统。

将测试图像输入系统，通过分类器进行分类，并与测试图像的真实标签进行比较，以评估系统的准确性。

拓展：除了人脸识别系统，还有许多其他基于matlab的课程设计题目可以选择，如音频信号处理、数字图像处理、机器学习、模式识别等。

你可以根据自己的兴趣和专业方向，选择与之相关的课程设计题目。

例如，你可以设计一个音频信号处理系统，用于语音识别。

通过使用matlab的信号处理工具箱，对输入的语音信号进行预处理，包括去除噪声、语音分段等。

然后，使用mfcc（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）等特征提取算法，将语音信号转换为特征向量。

1.色彩空间转换function [r,g]=rgb_RGB(Ori_Face)R=Ori_Face(:,:,1);G=Ori_Face(:,:,2);B=Ori_Face(:,:,3);R1=im2double(R); % 将uint8型转换成double型G1=im2double(G);B1=im2double(B);RGB=R1+G1+B1;row=size(Ori_Face,1); % 行像素column=size(Ori_Face,2); % 列像素for i=1:rowfor j=1:columnrr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j);gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j);endendrrr=mean(rr);r=mean(rrr);ggg=mean(gg);g=mean(ggg);2.均值和协方差t1=imread('D:\matlab\皮肤库\1.jpg');[r1,g1]=rgb_RGB(t1); t2=imread('D:\matlab\皮肤库\2.jpg');[r2,g2]=rgb_RGB(t2); t3=imread('D:\matlab\皮肤库\3.jpg');[r3,g3]=rgb_RGB(t3); t4=imread('D:\matlab\皮肤库\4.jpg');[r4,g4]=rgb_RGB(t4); t5=imread('D:\matlab\皮肤库\5.jpg');[r5,g5]=rgb_RGB(t5); t6=imread('D:\matlab\皮肤库\6.jpg');[r6,g6]=rgb_RGB(t6); t7=imread('D:\matlab\皮肤库\7.jpg');[r7,g7]=rgb_RGB(t7); t8=imread('D:\matlab\皮肤库\8.jpg');[r8,g8]=rgb_RGB(t8);t9=imread('D:\matlab\皮肤库\9.jpg');[r9,g9]=rgb_RGB(t9);t10=imread('D:\matlab\皮肤库\10.jpg');[r10,g10]=rgb_RGB(t10);t11=imread('D:\matlab\皮肤库\11.jpg');[r11,g11]=rgb_RGB(t11);t12=imread('D:\matlab\皮肤库\12.jpg');[r12,g12]=rgb_RGB(t12);t13=imread('D:\matlab\皮肤库\13.jpg');[r13,g13]=rgb_RGB(t13);t14=imread('D:\matlab\皮肤库\14.jpg');[r14,g14]=rgb_RGB(t14);t15=imread('D:\matlab\皮肤库\15.jpg');[r15,g15]=rgb_RGB(t15);t16=imread('D:\matlab\皮肤库\16.jpg');[r16,g16]=rgb_RGB(t16);t17=imread('D:\matlab\皮肤库\17.jpg');[r17,g17]=rgb_RGB(t17);t18=imread('D:\matlab\皮肤库\18.jpg');[r18,g18]=rgb_RGB(t18);t19=imread('D:\matlab\皮肤库\19.jpg');[r19,g19]=rgb_RGB(t19);t20=imread('D:\matlab\皮肤库\20.jpg');[r20,g20]=rgb_RGB(t20);t21=imread('D:\matlab\皮肤库\21.jpg');[r21,g21]=rgb_RGB(t21);t22=imread('D:\matlab\皮肤库\22.jpg');[r22,g22]=rgb_RGB(t22);t23=imread('D:\matlab\皮肤库\23.jpg');[r23,g23]=rgb_RGB(t23);t24=imread('D:\matlab\皮肤库\24.jpg');[r24,g24]=rgb_RGB(t24);t25=imread('D:\matlab\皮肤库\25.jpg');[r25,g25]=rgb_RGB(t25);t26=imread('D:\matlab\皮肤库\26.jpg');[r26,g26]=rgb_RGB(t26);t27=imread('D:\matlab\皮肤库\27.jpg');[r27,g27]=rgb_RGB(t27);r=cat(1,r1,r2,r3,r4,r5,r6,r7,r8,r9,r10,r11,r12,r13,r14,r15,r16,r17,r18,r19,r20,r21,r22, r23,r24,r25,r26,r27);g=cat(1,g1,g2,g3,g4,g5,g6,g7,g8,g9,g10,g11,g12,g13,g14,g15,g16,g17,g18,g19,g20 ,g21,g22,g23,g24,g25,g26,g27);m=mean([r,g])n=cov([r,g])3.求质心function [xmean, ymean] = center(bw)bw=bwfill(bw,'holes');area = bwarea(bw);[m n] =size(bw);bw=double(bw);xmean =0; ymean = 0;for i=1:m,for j=1:n,xmean = xmean + j*bw(i,j);ymean = ymean + i*bw(i,j);end;end;if(area==0)xmean=0;ymean=0;elsexmean = xmean/area;ymean = ymean/area;xmean = round(xmean);ymean = round(ymean);end4. 求偏转角度function [theta] = orient(bw,xmean,ymean) [m n] =size(bw);bw=double(bw);a = 0;b = 0;c = 0;for i=1:m,for j=1:n,a = a + (j - xmean)^2 * bw(i,j);b = b + (j - xmean) * (i - ymean) * bw(i,j);c = c + (i - ymean)^2 * bw(i,j);end;b = 2 * b;theta = atan(b/(a-c))/2;theta = theta*(180/pi); % 从幅度转换到角度5. 找区域边界function [left, right, up, down] = bianjie(A)[m n] = size(A);left = -1;right = -1;up = -1;down = -1;for j=1:n,for i=1:m,if (A(i,j) ~= 0)left = j;break;end;end;if (left ~= -1) break;end;end;for j=n:-1:1,for i=1:m,if (A(i,j) ~= 0)right = j;break;end;end;if (right ~= -1) break;end;for i=1:m,for j=1:n,if (A(i,j) ~= 0)up = i;break;end;end;if (up ~= -1)break;end;end;for i=m:-1:1,for j=1:n,if (A(i,j) ~= 0)down = i;break;end;end;if (down ~= -1)break;end;end;6. 求起始坐标function newcoord = checklimit(coord,maxval) newcoord = coord;if (newcoord<1)newcoord=1;end;if (newcoord>maxval)newcoord=maxval;end;7.模板匹配function [ccorr, mfit, RectCoord] = mobanpipei(mult, frontalmodel,ly,wx,cx, cy, angle)frontalmodel=rgb2gray(frontalmodel);model_rot = imresize(frontalmodel,[ly wx],'bilinear'); % 调整模板大小model_rot = imrotate(model_rot,angle,'bilinear'); % 旋转模板[l,r,u,d] = bianjie(model_rot); % 求边界坐标bwmodel_rot=imcrop(model_rot,[l u (r-l) (d-u)]); % 选择模板人脸区域[modx,mody] =center(bwmodel_rot); % 求质心[morig, norig] = size(bwmodel_rot);% 产生一个覆盖了人脸模板的灰度图像mfit = zeros(size(mult));mfitbw = zeros(size(mult));[limy, limx] = size(mfit);% 计算原图像中人脸模板的坐标startx = cx-modx;starty = cy-mody;endx = startx + norig-1;endy = starty + morig-1;startx = checklimit(startx,limx);starty = checklimit(starty,limy);endx = checklimit(endx,limx);endy = checklimit(endy,limy);for i=starty:endy,for j=startx:endx,mfit(i,j) = model_rot(i-starty+1,j-startx+1);end;end;ccorr = corr2(mfit,mult) % 计算相关度[l,r,u,d] = bianjie(bwmodel_rot);sx = startx+l;sy = starty+u;RectCoord = [sx sy (r-1) (d-u)]; % 产生矩形坐标8.主程序clear;[fname,pname]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.gif'},'Please choose a color picture...'); % 返回打开的图片名与图片路径名[u,v]=size(fname);y=fname(v); % 图片格式代表值switch ycase 0errordlg('You Should Load Image File First...','Warning...');case{'g';'G';'p';'P';'f';'F'}; % 图片格式若是JPG/jpg、BMP/bmp、TIF/tif 或者GIF/gif，才打开I=cat(2,pname,fname);Ori_Face=imread(I);subplot(2,3,1),imshow(Ori_Face);otherwiseerrordlg('You Should Load Image File First...','Warning...');endR=Ori_Face(:,:,1);G=Ori_Face(:,:,2);B=Ori_Face(:,:,3);R1=im2double(R); % 将uint8型转换成double型处理G1=im2double(G);B1=im2double(B);RGB=R1+G1+B1;m=[ 0.4144,0.3174]; % 均值n=[0.0031,-0.0004;-0.0004,0.0003]; % 方差row=size(Ori_Face,1); % 行像素数column=size(Ori_Face,2); % 列像素数for i=1:rowfor j=1:columnif RGB(i,j)==0rr(i,j)=0;gg(i,j)=0;elserr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j); % rgb归一化gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j);x=[rr(i,j),gg(i,j)];p(i,j)=exp((-0.5)*(x-m)*inv(n)*(x-m)'); % 皮肤概率服从高斯分布endendendsubplot(2,3,2);imshow(p); % 显示皮肤灰度图像low_pass=1/9*ones(3);image_low=filter2(low_pass, p); % 低通滤波去噪声subplot(2,3,3);imshow(image_low);% 自适应阀值程序previousSkin2 = zeros(i,j);changelist = [];for threshold = 0.55:-0.1:0.05two_value = zeros(i,j);two_value(find(image_low>threshold)) = 1;change = sum(sum(two_value - previousSkin2));changelist = [changelist change];previousSkin2 = two_value;end[C, I] = min(changelist);optimalThreshold = (7-I)*0.1two_value = zeros(i,j);two_value(find(image_low>optimalThreshold)) = 1; % 二值化subplot(2,3,4);imshow(two_value); % 显示二值图像frontalmodel=imread('E:\我的照片\人脸模板.jpg'); % 读入人脸模板照片FaceCoord=[];imsourcegray=rgb2gray(Ori_Face); % 将原照片转换为灰度图像[L,N]=bwlabel(two_value,8); % 标注二值图像中连接的部分,L为数据矩阵，N为颗粒的个数for i=1:N,[x,y]=find(bwlabel(two_value)==i); % 寻找矩阵中标号为i的行和列的下标bwsegment = bwselect(two_value,y,x,8); % 选择出第i个颗粒numholes = 1-bweuler(bwsegment,4); % 计算此区域的空洞数if (numholes >= 1) % 若此区域至少包含一个洞，则将其选出进行下一步运算RectCoord = -1;[m n] = size(bwsegment);[cx,cy]=center(bwsegment); % 求此区域的质心bwnohole=bwfill(bwsegment,'holes'); % 将洞封住（将灰度值赋为1）justface = uint8(double(bwnohole) .* double(imsourcegray));% 只在原照片的灰度图像中保留该候选区域angle = orient(bwsegment,cx,cy); % 求此区域的偏转角度bw = imrotate(bwsegment, angle, 'bilinear');bw = bwfill(bw,'holes');[l,r,u,d] =bianjie(bw);wx = (r - l +1); % 宽度ly = (d - u + 1); % 高度wratio = ly/wx % 高宽比if ((0.8<=wratio)&(wratio<=2))% 如果目标区域的高度/宽度比例大于0.8且小于2.0，则将其选出进行下一步运算S=ly*wx; % 计算包含此区域矩形的面积A=bwarea(bwsegment); % 计算此区域面积if (A/S>0.35)[ccorr,mfit, RectCoord] = mobanpipei(justface,frontalmodel,ly,wx, cx,cy, angle);endif (ccorr>=0.6)mfitbw=(mfit>=1);invbw = xor(mfitbw,ones(size(mfitbw)));source_with_hole = uint8(double(invbw) .* double(imsourcegray));final_image = uint8(double(source_with_hole) + double(mfit));subplot(2,3,5);imshow(final_image); % 显示覆盖了模板脸的灰度图像imsourcegray = final_image;subplot(2,3,6);imshow(Ori_Face); % 显示检测效果图end;if (RectCoord ~= -1)FaceCoord = [FaceCoord; RectCoord];endendendend% 在认为是人脸的区域画矩形[numfaces x] = size(FaceCoord);for i=1:numfaces,hd = rectangle('Position',FaceCoord(i,:));set(hd, 'edgecolor', 'y');end人脸检测是人脸识别、人机交互、智能视觉监控等工作的前提。

MATLAB技术人脸识别算法MATLAB技术在人脸识别算法中的应用人脸识别技术是近年来快速发展的一项先进技术，它可以实现对人脸图像进行自动识别和身份验证。

作为一种非接触式的生物识别技术，人脸识别具有高效、方便、准确的特点，因此在安全领域、人机交互、图像检索等方面有着广泛的应用。

而MATLAB作为一种功能强大的科学计算工具，其丰富的图像处理工具箱和灵活的编程环境，使得其成为人脸识别算法研究和开发的重要工具。

一、人脸识别算法概述人脸识别算法主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。

人脸检测是指从图像或视频中自动检测并定位人脸，通常采用基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征等）或基于模型的方法（如支持向量机、神经网络等）进行。

人脸特征提取是指从检测到的人脸中提取出具有代表性的特征，常用的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。

人脸匹配是指将提取出来的人脸特征与已有的数据库中的人脸特征进行比对和匹配，一般采用欧氏距离、余弦相似度等度量方法。

二、MATLAB中的人脸检测算法实现MATLAB提供了多种人脸检测算法的库函数和工具箱，例如Viola-Jones算法、DLib算法等。

这些算法基于不同的原理和方法，可以根据实际需求选择适合的算法进行人脸检测。

以Viola-Jones算法为例，其基于Haar特征的方法可以高效地进行人脸检测。

在MATLAB中，可以使用“vision.CascadeObjectDetector”类实现Viola-Jones算法的人脸检测功能。

首先，需要加载人脸检测器对象，并使用“detect”方法对图像进行人脸检测，最后使用“insertShape”方法将检测结果标记在原图像上。

三、MATLAB中的人脸特征提取算法实现MATLAB提供了多种常用的人脸特征提取算法的函数和工具箱，如PCA、LDA、LBP等。

这些算法能够对从图像中提取到的人脸特征进行降维和优化，以便于后续的人脸匹配工作。

Matlab中的人脸识别与表情分析方法人脸识别和表情分析是计算机视觉领域中的热门研究方向。

在这个信息爆炸的时代，人们对于自动化识别和分析人脸表情的需求越来越高。

Matlab作为一种功能强大的数值计算与可视化软件，提供了一些重要的工具和算法来实现人脸识别和表情分析。

本文将介绍Matlab中一些常用的人脸识别与表情分析方法。

首先，我们来介绍一下人脸识别的基本概念和方法。

人脸识别是指通过计算机技术来识别和验证人脸的身份。

常见的人脸识别方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）等。

在Matlab中，可以使用内置的人脸识别工具箱来实现这些方法。

其中，主成分分析是一种常用的降维方法，它通过对数据进行特征提取和投影变换，将高维数据映射到低维空间。

在人脸识别中，PCA可以用来提取脸部特征，并通过与已知人脸数据的比较来判断其身份。

在Matlab中，可以使用pca函数实现主成分分析。

另一种常用的人脸识别方法是线性判别分析。

LDA可以通过最大化类间散布和最小化类内散布的方式来找到最优的投影向量，从而实现有效的人脸分类。

Matlab提供了lda函数来实现线性判别分析。

此外，支持向量机也是一种常用的分类方法，它的基本思想是寻找一个最优的超平面来实现数据的最佳分类。

在人脸识别领域，SVM可以通过训练一组已知标记的人脸图像来建立分类模型，然后利用该模型来识别新的人脸图像。

Matlab中的svmtrain和svmclassify函数可以帮助我们实现这一过程。

除了人脸识别，表情分析也是一个引人注目的研究领域。

表情分析旨在从人脸图像中提取和解释情绪表达。

常见的表情分析方法包括基于特征提取的方法、基于神经网络的方法和基于统计模型的方法等。

在Matlab中，可以使用图像处理工具箱提供的函数来实现基于特征提取的表情分析。

这些函数包括人脸检测、特征检测和分类器训练等功能。

通过这些函数，我们可以提取脸部特征，如眼睛、嘴巴等，进而分析表情的特征，如笑容、愤怒等。

完整版)基于matlab程序实现人脸识别Based on MATLAB program。

face n is implemented。

1.Face n Process1.1.1 Basic PrincipleXXX carried out based on the YCbCr color space skin color model。

It has been found that the skin color clustering n in the Cb-Cr subplane n of the YCbCr color space will be XXX different from the central n。

Using this method。

image XXX-faces。

1.1.2 FlowchartXXX:1.Read the original image2.Convert the image to the YCbCr color spacee the skin color model to binarize the image and perform morphological processing4.Select the white area in the binary image。

measure the area attributes。

and filter to obtain all rectangular blocks5.Filter specific areas (height-to-width。

een 0.6 and 2.eye features)6.Store the rectangular area of the face7.Filter special areas based on other n and mark the final face area2.Face n Program1) Face and Non-XXXn result = skin(Y,Cb,Cr)SKIN Summary of this n goes hereDetailed n goes herea=25.39;b=14.03;ecx=1.60;ecy=2.41;sita=2.53;cx=109.38;cy=152.02;xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)];If the brightness is greater than 230.the major and minor axes are expanded by 1.1 timesif(Y>230)a=1.1*a;b=1.1*b;endXXXCb=double(Cb);Cr=double(Cr);t=[(Cb-cx);(Cr-cy)];temp=xishu*t;value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2;If the value is greater than 1.it is not skin color and returns。

matlab中face_m的用法MATLAB中的face_m函数是一个用于人脸识别的功能函数。

它可以通过输入一张图像，自动检测出人脸，并进行人脸识别操作。

本文将从以下几个方面进行介绍：1. face_m函数的基本介绍；2. face_m函数的输入和输出；3. face_m函数的使用示例；4. face_m函数的原理分析；5. face_m 函数的应用案例。

1. face_m函数的基本介绍face_m函数是MATLAB中的一个人脸识别功能函数，它通过使用计算机视觉和机器学习的算法，可以实现对人脸的自动检测和识别。

该函数基于机器学习的方法，通过训练一组样本数据，学习人脸的特征和模式，从而实现对输入图像中人脸的检测和识别。

2. face_m函数的输入和输出face_m函数的输入参数通常包括一个待处理的图像，以及一些其他的参数设置，如检测阈值、人脸角度等。

输出参数则包括检测到的人脸位置、人脸特征描述符等信息。

通常情况下，输出参数可以作为后续人脸识别的输入。

3. face_m函数的使用示例下面是一个使用face_m函数的简单示例：matlab读取待处理的图像image = imread('test.jpg');调用face_m函数进行人脸检测和识别[faces, features] = face_m(image);显示检测结果for i = 1:size(faces, 1)rectangle('Position', faces(i, :), 'EdgeColor', 'r');end在这个示例中，首先通过imread函数读取了一张待处理的图片，然后调用face_m函数对该图像进行人脸检测和识别。

最后，通过在图像上绘制矩形框来显示检测到的人脸位置。

4. face_m函数的原理分析face_m函数的实现基于传统的人脸识别算法和机器学习方法。

通常，人脸识别的过程可以分为以下几步：人脸检测、特征提取和特征匹配。

一、概述人脸识别技术在近年来得到了广泛的应用，其中在考勤系统中的应用也越来越普遍。

MATLAB作为一种强大的计算机软件，可以实现人脸识别算法的设计和应用。

本文将探讨如何利用MATLAB进行人脸识别考勤系统的设计。

二、人脸识别技术的原理1. 人脸采集：通过摄像头采集被识别人员的人脸图像。

2. 人脸特征提取：使用特定的算法从人脸图像中提取人脸的特征信息，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置等。

3. 人脸匹配：将提取到的人脸特征信息与数据库中的人脸特征进行匹配，找出相似度最高的人脸特征。

4. 判断识别结果：根据匹配结果判断被识别人员的身份。

三、MATLAB在人脸识别中的应用1. 图像处理工具箱：MATLAB提供了丰富的图像处理函数，可以用于人脸图像的预处理，包括图像的灰度化、裁剪、旋转等操作。

2. 人脸识别工具箱：MATLAB的人脸识别工具箱中提供了多种经典的人脸识别算法，如Fisher人脸识别算法、LBP算法等。

3. 数据库操作：MATLAB可以方便地与数据库进行连接，将采集到的人脸特征信息存储并进行管理。

四、人脸识别考勤系统的设计1. 人脸采集模块：通过MATLAB的图像处理工具箱，实现对被识别人员的人脸图像的采集和预处理。

2. 人脸特征提取模块：利用MATLAB的人脸识别工具箱，提取被识别人员的人脸特征信息，并将其存储在数据库中。

3. 人脸匹配模块：利用MATLAB的数据库操作功能，将实时采集到的人脸特征信息与数据库中已有的人脸特征进行匹配，得出匹配结果。

4. 识别结果判断模块：根据匹配结果，判断被识别人员的身份，提供考勤记录。

五、系统的优化和拓展1. 优化算法：针对特定的人脸识别场景，可以对MATLAB提供的人脸识别算法进行优化，提高系统的准确性和稳定性。

2. 多模态融合：结合声音识别、指纹识别等多种识别方式，构建多模态识别系统，提高系统的安全性和鲁棒性。

3. 云评台应用：将MATLAB设计的人脸识别考勤系统部署到云评台上，实现远程考勤和多地点管理。