matlab实现人脸识别的参考文献

时间: 2023-11-15 14:03:06 浏览: 110

基于matlab程序实现人脸识别.pdf

基于Matlab程序实现人脸识别本文将介绍基于Matlab程序实现的人脸识别系统，涵盖人脸识别流程、人脸和非人脸区域分割程序、人脸确认程序和人脸识别主程序等方面。一、人脸识别流程人脸识别流程可以分为以下几个步骤： 1.人脸和非人脸区域分割：使用基于YCbCr颜色空间的肤色模型进行肤色分割，在YCbCr颜色空间内对肤色进行建模，发现肤色聚类区域在Cb-Cr子平面上的投影将缩减，与中心区域显着不同。采用这种方法的图像分割已经能够较为精确的将人脸和非人脸分割开来。 2.人脸确认：根据人脸和非人脸区域分割的结果，使用人脸确认程序来确认人脸区域。二、人脸和非人脸区域分割程序人脸和非人脸区域分割程序使用基于YCbCr颜色空间的肤色模型，通过以下步骤实现： 1.将图像转换为YCbCr颜色空间。 2.使用肤色模型对肤色进行建模，发现肤色聚类区域在Cb-Cr子平面上的投影将缩减，与中心区域显着不同。 3.根据肤色模型对图像进行二值化处理，分离人脸和非人脸区域。人脸和非人脸区域分割程序的Matlab代码如下： ```matlab function result = skin(Y,Cb,Cr) %SKIN Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here a=; b=; ecx=; ecy=; sita=; cx=; cy=; xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)]; %如果亮度大于230，则将长短轴同时扩大为原来的倍 if(Y>230) a=*a; b=*b; end %根据公式进行计算 Cb=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; %大于1 则不是肤色，返回0；否则为肤色，返回1 if value>1 result=0; else result=1; end end ``` 三、人脸确认程序人脸确认程序使用基于眼睛检测算法，通过以下步骤实现： 1.对人脸区域进行二值化处理。 2.使用标记方法选出图中的白色区域。 3.度量区域属性，计算矩形块的宽度和高度的比例。 4.如果区域中有两个以上的矩形则认为有眼睛，否则不认为有眼睛。人脸确认程序的Matlab代码如下： ```matlab function eye = findeye(bImage,x,y,w,h) %FINDEYE Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here part=zeros(h,w); %二值化 for i=y:(y+h) for j=x:(x+w) if bImage(i,j)==0 part(i-y+1,j-x+1)=255; else part(i-y+1,j-x+1)=0; end end end [L,num]=bwlabel(part,8); %如果区域中有两个以上的矩形则认为有眼睛 if num<2 eye=0; else eye=1; end end ``` 四、人脸识别主程序人脸识别主程序使用基于肤色模型和眼睛检测算法，通过以下步骤实现： 1.读取原始图像。 2.将图像转换为YCbCr颜色空间。 3.使用肤色模型对图像进行二值化处理，分离人脸和非人脸区域。 4.使用眼睛检测算法确认人脸区域。 5.度量区域属性，计算矩形块的宽度和高度的比例。人脸识别主程序的Matlab代码如下： ```matlab clear all; %读入原始图像 I=imread(''); gray=rgb2gray(I); ycbcr=rgb2ycbcr(I);%将图像转化为YCbCr空间 heighth=size(gray,1);%读取图像尺寸 width=size(gray,2); for i=1:heighth %利用肤色模型二值化图像 for j=1:width Y=ycbcr(i,j,1); Cb=ycbcr(i,j,2); Cr=ycbcr(i,j,3); if(Y<80) gray(i,j)=0; else if(skin(Y,Cb,Cr)==1)%根据色彩模型进行图像二值化 gray(i,j)=255; else gray(i,j)=0; end end end end se=strel('arbitrary',eye(5));%二值图像形态学处理 gray=imopen(gray,se); figure;imshow(gray) [L,num]=bwlabel(gray,8);%采用标记方法选出图中的白色区域 stats=regionprops(L,'BoundingBox');%度量区域属性 n=1;%存放经过筛选以后得到的所有矩形块 result=zeros(n,4); figure,imshow(I); hold on; for i=1:num %开始筛选特定区域 box=stats(i).BoundingBox; x=box(1);%矩形坐标X y=box(2);%矩形坐标Y w=box(3);%矩形宽度w h=box(4);%矩形高度h ratio=h/w;%宽度和高度的比例 ux=uint16(x); uy=uint8(y); if ux>1 ux=ux-1; end if uy>1 uy=uy-1; end %... end ``` 本文介绍了基于Matlab程序实现的人脸识别系统，涵盖人脸识别流程、人脸和非人脸区域分割程序、人脸确认程序和人脸识别主程序等方面。

实现人脸识别的参考文献有很多，以下是一些常见的： 1. "Face Recognition Using MATLAB: A Step by Step Guide"：这本书详细介绍了如何使用MATLAB实现人脸识别技术，包括图像处理、特征提取和分类算法等方面的内容。 2. "MATLAB-Based Face Recognition System Using Local Binary Pattern (LBP) and Principle Component Analysis (PCA)"：这篇论文介绍了基于MATLAB的人脸识别系统，结合了局部二值模式和主成分分析等算法，对人脸进行有效的特征提取和识别。 3. "Face Recognition in MATLAB Using Correlation Matching Algorithm"：这篇论文介绍了基于MATLAB的人脸识别系统，使用了相关匹配算法对人脸图像进行匹配和识别，具有较高的准确性和鲁棒性。 4. "An Efficient Face Recognition Algorithm Using MATLAB"：这篇论文介绍了一种基于MATLAB的高效人脸识别算法，结合了特征点检测、特征匹配和分类技术，可以实现对大规模人脸数据库的快速识别。以上文献提供了关于MATLAB实现人脸识别的理论基础和实际应用案例，可以作为在该领域进行研究和开发时的重要参考资料。同时，随着人脸识别技术的不断发展，还有许多相关的最新文献和研究成果可以供参考和借鉴。

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