基于MATLAB的人脸识别源程序.docx
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基于MATLAB的人脸识别源程序.docx
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基于MATLAB的人脸识别源程序
色彩空间转换1.
function[r,g]=rgb_RGB(Ori_Face)
R=Ori_Face(:
:
1);
G=Ori_Face(:
:
2);
B=Ori_Face(:
:
3);
将型转换成型doubleuint8%R1=im2double(R);
G1=im2double(G);
B1=im2double(B);
RGB=R1+G1+B1;
行像素row=size(Ori_Face,1);%
列像素%column=size(Ori_Face,2);
fori=1:
row
forj=1:
column
rr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j);
gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j);
end
end
rrr=mean(rr);
r=mean(rrr);
ggg=mean(gg);
g=mean(ggg);
均值和协方差2.
皮肤库\1.jpg');[r1,g1]=rgb_RGB(t1);t1=imread('D:
\matlab\
皮肤库\2.jpg');[r2,g2]=rgb_RGB(t2);t2=imread('D:
\matlab\
皮肤库\3.jpg');[r3,g3]=rgb_RGB(t3);t3=imread('D:
\matlab\
皮肤库\4.jpg');[r4,g4]=rgb_RGB(t4);t4=imread('D:
\matlab\
皮肤库\5.jpg');[r5,g5]=rgb_RGB(t5);t5=imread('D:
\matlab\
皮肤库\6.jpg');[r6,g6]=rgb_RGB(t6);t6=imread('D:
\matlab\
皮肤库\7.jpg');[r7,g7]=rgb_RGB(t7);t7=imread('D:
\matlab\
皮肤库\8.jpg');[r8,g8]=rgb_RGB(t8);t8=imread('D:
\matlab\
皮肤库\9.jpg');[r9,g9]=rgb_RGB(t9);t9=imread('D:
\matlab\
皮肤库\10.jpg');[r10,g10]=rgb_RGB(t10);t10=imread('D:
\matlab\
皮肤库\11.jpg');[r11,g11]=rgb_RGB(t11);t11=imread('D:
\matlab\
皮肤库\12.jpg');[r12,g12]=rgb_RGB(t12);t12=imread('D:
\matlab\
皮肤库\13.jpg');[r13,g13]=rgb_RGB(t13);t13=imread('D:
\matlab\
皮肤库\14.jpg');[r14,g14]=rgb_RGB(t14);t14=imread('D:
\matlab\
皮肤库\15.jpg');[r15,g15]=rgb_RGB(t15);t15=imread('D:
\matlab\
皮肤库\16.jpg');[r16,g16]=rgb_RGB(t16);t16=imread('D:
\matlab\
皮肤库\17.jpg');[r17,g17]=rgb_RGB(t17);t17=imread('D:
\matlab\
皮肤库\18.jpg');[r18,g18]=rgb_RGB(t18);t18=imread('D:
\matlab\
皮肤库\19.jpg');[r19,g19]=rgb_RGB(t19);t19=imread('D:
\matlab\
皮肤库\20.jpg');[r20,g20]=rgb_RGB(t20);t20=imread('D:
\matlab\
皮肤库\21.jpg');[r21,g21]=rgb_RGB(t21);t21=imread('D:
\matlab\
皮肤库\22.jpg');[r22,g22]=rgb_RGB(t22);t22=imread('D:
\matlab\
皮肤库\23.jpg');[r23,g23]=rgb_RGB(t23);t23=imread('D:
\matlab\
皮肤库\24.jpg');[r24,g24]=rgb_RGB(t24);t24=imread('D:
\matlab\
皮肤库\25.jpg');[r25,g25]=rgb_RGB(t25);t25=imread('D:
\matlab\
皮肤库\26.jpg');[r26,g26]=rgb_RGB(t26);t26=imread('D:
\matlab\
皮肤库\27.jpg');[r27,g27]=rgb_RGB(t27);t27=imread('D:
\matlab\
r=cat(1,r1,r2,r3,r4,r5,r6,r7,r8,r9,r10,r11,r12,r13,r14,r15,r16,r17,r18,r19,r2
0,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,g1
8,g19,g20,g21,g22,g23,g24,g25,g26,g27);
m=mean([r,g])
n=cov([r,g])
求质心3.
function[xmean,ymean]=center(bw)
bw=bwfill(bw,'holes');
area=bwarea(bw);
[mn]=size(bw);
bw=double(bw);
xmean=0;ymean=0;
fori=1:
m,
forj=1:
n,
xmean=xmean+j*bw(i,j);
i*bw(i,j);+ymean=ymean
end;
end;
if(area==0)
xmean=0;
ymean=0;
else
xmean=xmean/area;
ymean=ymean/area;
xmean=round(xmean);
ymean=round(ymean);
end
求偏转角度4.
function[theta]=orient(bw,xmean,ymean)
[mn]=size(bw);
bw=double(bw);
a=0;
b=0;
c=0;
fori=1:
m,
forj=1:
n,
a=a+(j-xmean)^2*bw(i,j);
bw(i,j);*ymean)-(i*xmean)-(j+b=b
c=c+(i-ymean)^2*bw(i,j);
end;
end;
b=2*b;
theta=atan(b/(a-c))/2;
从幅度转换到角度%=theta*(180/pi);theta
找区域边界5.
function[left,right,up,down]=bianjie(A)
[mn]=size(A);
left=-1;
right=-1;
up=-1;
down=-1;
forj=1:
n,
fori=1:
m,
if(A(i,j)~=0)
left=j;
break;
end;
end;
if(left~=-1)break;
end;
end;
forj=n:
-1:
1,
fori=1:
m,
if(A(i,j)~=0)
right=j;
break;
end;
end;
if(right~=-1)break;
end;
end;
fori=1:
m,
forj=1:
n,
if(A(i,j)~=0)
up=i;
break;
end;
end;
if(up~=-1)
break;
end;
end;
fori=m:
-1:
1,
forj=1:
n,
if(A(i,j)~=0)
down=i;
break;
end;
end;
if(down~=-1)
break;
end;
end;
求起始坐标6.
functionnewcoord=checklimit(coord,maxval)
coord;newcoord=
(newcoord<1)if
newcoord=1;
end;
(newcoord>maxval)if
newcoord=maxval;
end;
模板匹配7.
mobanpipei(mult,=RectCoord]mfit,[ccorr,function
frontalmodel,ly,wx,cx,cy,angle)
frontalmodel=rgb2gray(frontalmodel);
调整模板大小%wx],'bilinear');model_rot=imresize(frontalmodel,[ly
旋转模板%imrotate(model_rot,angle,'bilinear');model_rot=
求边界坐标%bianjie(model_rot);[l,r,u,d]=
选择模板人脸bwmodel_rot=imcrop(model_rot,[lu(r-l)(d-u)]);%
区域
求质心=center(bwmodel_rot);%[modx,mody]
[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);
checklimit(endy,limy);=endy
fori=starty:
endy,
forj=startx:
endx,
mfit(i,j)=model_rot(i-starty+1,j-startx+1);
end;
end;
计算相关度corr2(mfit,mult)%ccorr=
[l,r,u,d]=bianjie(bwmodel_rot);
sx=startx+l;
sy=starty+u;
产生矩形坐标%(d-u)];[sxsy(r-1)RectCoord=
主程序8.
clear;
[fname,pname]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.gif'},'Pleasechoosea
返回打开的图片名与图片路径名picture...');%color
[u,v]=size(fname);
图片格式代表值y=fname(v);%
switchy
case0
errordlg('YouShouldLoadImageFileFirst...','Warning...');
图片格式若是%case{'g';'G';'p';'P';'f';'F'};
、、或者,才打开GIF/gifJPG/jpgBMP/bmpTIF/tif
I=cat(2,pname,fname);
Ori_Face=imread(I);
subplot(2,3,1),imshow(Ori_Face);
otherwise
errordlg('YouShouldLoadImageFileFirst...','Warning...');
end
R=Ori_Face(:
:
1);
G=Ori_Face(:
:
2);
B=Ori_Face(:
:
3);
将型转换成型处理doubleuint8%R1=im2double(R);
G1=im2double(G);
B1=im2double(B);
RGB=R1+G1+B1;
均值0.4144,0.3174];%m=[
方差n=[0.0031,-0.0004;-0.0004,0.0003];%
行像素数%row=size(Ori_Face,1);
列像素数column=size(Ori_Face,2);%
fori=1:
row
forj=1:
column
ifRGB(i,j)==0
rr(i,j)=0;gg(i,j)=0;
else
归一化rgbrr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j);%
gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j);
x=[rr(i,j),gg(i,j)];
皮肤概率服从高斯分p(i,j)=exp((-0.5)*(x-m)*inv(n)*(x-m)');%
布
end
end
end
显示皮肤灰度图像subplot(2,3,2);imshow(p);%
low_pass=1/9*ones(3);
低通滤波去噪声%image_low=filter2(low_pass,p);
subplot(2,3,3);imshow(image_low);
自适应阀值程序%
previousSkin2=zeros(i,j);
changelist=[];
forthreshold=0.55:
-0.1:
0.05
two_value=zeros(i,j);
two_value(find(image_low>threshold))=1;
change=sum(sum(two_value-previousSkin2));
changelist=[changelistchange];
previousSkin2=two_value;
end
min(changelist);=I][C,.
optimalThreshold=(7-I)*0.1
two_value=zeros(i,j);
二值化%1;two_value(find(image_low>optimalThreshold))=
显示二值图像%subplot(2,3,4);imshow(two_value);
读入人脸模板我的照片人脸模板.jpg');\%frontalmodel=imread('E:
\
照片
FaceCoord=[];
将原照片转换为灰度imsourcegray=rgb2gray(Ori_Face);%
图像
标注二值图像中连接的部分为数,L[L,N]=bwlabel(two_value,8);%
据矩阵,为颗粒的个数N
fori=1:
N,
寻找矩阵中标号为的i%[x,y]=find(bwlabel(two_value)==i);
行和列的下标
选择出第个颗粒%bwselect(two_value,y,x,8);ibwsegment=
计算此区域的空洞数numholes=1-bweuler(bwsegment,4);%
若此区域至少包含一个洞,则将其选出%1)if(numholes>=
进行下一步运算
RectCoord=-1;
[mn]=size(bwsegment);
求此区域的质心%[cx,cy]=center(bwsegment);
将洞封住(将灰度值赋bwnohole=bwfill(bwsegment,'holes');%
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
求此区域的偏转角度%orient(bwsegment,cx,cy);angle=
bw=imrotate(bwsegment,angle,'bilinear');
bw=bwfill(bw,'holes');
[l,r,u,d]=bianjie(bw);
宽度+1);%lwx=(r-
高度ly=(d-u+%1);
高宽比wratio=ly/wx%
if((0.8<=wratio)&(wratio<=2))
如果目标区域的高度宽度比例大于且小于,则将2.00.8%/
其选出进行下一步运算
计算包含此区域矩形的面积%S=ly*wx;
计算此区域面积A=bwarea(bwsegment);%
if(A/S>0.35)
[ccorr,mfit,RectCoord]=mobanpipei(justface,frontalmodel,ly,wx,
cx,cy,angle);
end
(ccorr>=0.6)if
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));
显示覆盖了模板脸的%subplot(2,3,5);imshow(final_image);
灰度图像
imsourcegray=final_image;
显示检测效果图%subplot(2,3,6);imshow(Ori_Face);
end;
if(RectCoord~=-1)
FaceCoord=[FaceCoord;RectCoord];
end
end
end
end
在认为是人脸的区域画矩形%
[numfacesx]=size(FaceCoord);
fori=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。
近
年来在模式识别与计算机视觉领域人脸检测己经成为一个受到普遍,,
重视、研究十分活跃的方向。
本文针对复杂背景下的彩色正面人脸
图像将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来构建了,,
人脸检测实验系统并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一,
系列的实验统计。
本文首先介绍了人脸检测技术研究的背景和现状阐,
明人脸检测技术发展的重要意义对目前常用的一些检测算法进行了,
总结然后着重阐述了基于肤色分割和模板匹配验证的人脸检测算法。
肤色是人脸重要特征在通过肤色采样统计和聚类分析后确立一种,,
在空间下的基于高斯模型的肤色分割方法。
在色彩YCbCrYCbCr
空间中建立肤色分布的高斯模型得到肤色概率似然图像在最佳动态,,
阈值选取算法下完成肤色区域的分割。
采用数学形态学和一些先验
知识对所得到的肤色区域进行人脸特征筛选进一步剔除非人脸肤色,
区域减少候选人脸数量简化后续检测过程的处理。
本文使用平均,,
模板匹配方法对候选人脸进行确认并针对图像中的人脸通常有一定,
角度旋转和尺寸大小不确定的问题通过计算候选人脸图像块的偏转,
角度和面积并以此调整模板优化模板配准提高模板匹配的准确性,,,,
同时避免使用多尺度模板进行多次匹配运算提高算法效率。
提出利,
用候选人脸图像区域和模板质心作为配准的原点抑制人脸图像噪声,
的干扰。
最后构建了基于肤色分割和模板验证的人脸检测试验系统并,
对该系统采用自制人脸图像数据库进行测试。
实验结果表明系统算,
法是有效的具有较高的检测性能和低的误判率。
.
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- 基于 MATLAB 识别 源程序