数字图像处理课程设计——人脸检测与识别.doc
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1、数字图像处理课程设计人脸检测与识别课程设计一、 简介人脸检测与识别是当前模式识别领域的一个前沿课题,人脸识别技术就是利用计算机技术,根据数据库的人脸图像,分析提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的技术。人脸识别是模式识别研究的一个热点,它在身份鉴别、信用卡识别,护照的核对及监控系统等方面有着广泛的应用。人脸图像由于受光照、表情以及姿态等因素的影响,使得同一个人的脸像矩阵差异也比较大。因此,进行人脸识别时,所选取的特征必须对上述因素具备一定的稳定性和不变性.主元分析(PCA)方法是一种有效的特征提取方法,将人脸图像表示成一个列向量,经过PCA变换后,不仅可以有效地降低其维数,同时又能保留所需要
2、的识别信息,这些信息对光照、表情以及姿态具有一定的不敏感性.在获得有效的特征向量后,关键问题是设计具有良好分类能力和鲁棒性的分类器.支持向量机(SVM)模式识别方法,兼顾训练误差和泛化能力,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。本此课程设计基于MATLAB,将检测与识别分开进行。其中检测部分使用实验指导书上的肤色模型算法进行,不进行赘述。识别部分采用PCA算法对检测出的人脸图像进行特征提取,再利用最邻近距离分类法对特征向量进行分类识别,将在后文具体表述。仿真结果验证了本算法是有效的。二、 人脸检测1. 源码img=imread(D:std_test_imagesface
3、3.jpg);figure;imshow(img);R=img(:,:,1);G=img(:,:,2);B=img(:,:,3);faceRgn1=(R95)&(G40)&(B20)&max(img,3)-min(img,3)15&abs(R-G)15&RB;figure;imshow(faceRgn1);r=double(R)./double(sum(img,3);g=double(G)./double(sum(img,3);Y=0.3*R+0.59*G+0.11*B;faceRgn2=(r0.333)&(r0.246)&(gg)&g=0.5-0.5*r;figure;imshow(face
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