人脸识别可能用到的代码.docx
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人脸识别可能用到的代码.docx
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人脸识别可能用到的代码
人脸识别可能用到的代码:
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
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);
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);
[mn]=size(bw);
bw=double(bw);
xmean=0;ymean=0;
fori=1:
m,
forj=1:
n,
xmean=xmean+j*bw(i,j);
ymean=ymean+i*bw(i,j);
end;
end;
if(area==0)
xmean=0;
ymean=0;
else
xmean=xmean/area;
ymean=ymean/area;
xmean=round(xmean);
ymean=round(ymean);
end
4. 求偏转角度
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);
b=b+(j-xmean)*(i-ymean)*bw(i,j);
c=c+(i-ymean)^2*bw(i,j);
end;
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)
[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;
6. 求起始坐标
functionnewcoord=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,[lywx],'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,[lu(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);
fori=starty:
endy,
forj=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=[sxsy(r-1)(d-u)]; % 产生矩形坐标
8.主程序
clear;
[fname,pname]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.gif'},'Pleasechooseacolorpicture...');
% 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
switchy
case0
errordlg('YouShouldLoadImageFileFirst...','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);
otherwise
errordlg('YouShouldLoadImageFileFirst...','Warning...');
end
R=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
fori=1:
row
forj=1:
column
ifRGB(i,j)==0
rr(i,j)=0;gg(i,j)=0;
else
rr(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
end
end
end
subplot(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=[];
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
[C,I]=min(changelist);
optimalThreshold=(7-I)*0.1
two_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
fori=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;
[mn]=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);
end
if(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];
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
部分检测原理
一、基于肤色模型的人脸检测
对于一个成功的人脸识别系统,人脸检测是极其重要和关键的一步,它直接影响人脸特征的提取,识别等后续工作。
肤色模型是指依据面部肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测,在大多数的情况下,图像信息是以RGB颜色空间保存,但是由于RGB颜色空间三个颜色分量不仅代表颜色还包含亮度信息,需要把颜色表达式中的色度信息与亮度信息分开,皮肤颜色在Ycbcr色度空间的分布范围为:
100<127,138<170。
为了对图像做进一步处理时变得简单,不再涉及像素的多级值,而且让处理和压缩的数据量尽量变小,一般利用YCbCr的阈值生成二值化图像,将彩色图像转换为灰度图像。
假设YCrCb图像为f(x,y),经过二值化后的图像为g(x,y),则f,g中每一点均满足对应的映射关系:
二值化转换后不可避免出现了噪声,因此,我们再采用开、闭运算对图像进行处理。
消除不必要的杂散点,平滑其边界。
到此,人脸的大体轮廓已基本成型,最后我们利用边缘检测,检测出人脸的边界,利用得到的边缘,对原图像进行处理,加以适当的判断即可得到真正的人脸区域。
有些色彩类似于人脸,也被误判为人脸,为解决这个问题,我们定义人脸的判断规则,即:
(1)根据现实中人脸长宽的大致分布,若目标高宽比小于0.9而大于2.0,则认为不是人脸区域。
而在此范围之外,则认为不是人脸。
此条件排除了一些颜色类似皮肤但长宽不符合要求的区域。
(2)区域面积过大或过小,也认为不是人脸区。
规则判定代码描述:
[L,num]=bwlabeln(image,8);
fori=1:
num;
[r,c]=find(L==i);
r_temp=max(r)-min(r);
c_temp=max(c)-min(c);
area_sq=r_temp*c_temp;
area=size(find(L==i),1);
ratio=area/area_sq;
if(r_temp/c_temp<1)|(r_temp/c_temp>2.2)|ratio<0.5
%利用脸部宽长比的大概上下限来确定一个模板范围;矩形面积area_sq=目标区长度*宽度,目标区面积为area,若area
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