戴口罩人脸识别代码matlab

在MATLAB中进行戴口罩的人脸识别，虽然传统的面部特征识别（如Haar级联分类器或Eigenfaces）可能会受到遮挡的影响，但是结合一些额外的技术可以改善这个问题。一种常见的方法是结合人脸关键点检测和区域描述符（如DeepFace或SphereFace）来识别遮盖部分下的脸部特征。

以下是一个简化的示例流程：

1. **人脸检测**：使用`vision.CascadeObjectDetector`或`detectMultiScale`函数，找到图像中的人脸位置。

2. **关键点检测**：通过`vision.FacialLandmarkDetector`获取人脸的关键点，尤其是眼睛、鼻子和嘴巴周围的位置，尽管口罩可能遮住了部分区域。

3. **裁剪和增强**：基于关键点定位，从原始图像中裁剪出人脸并可能进行一些几何变换（如缩放和旋转）来标准化表情和角度。

4. **特征提取**：使用深度学习模型（如VGGFace或ResNet）在裁剪区域内提取特征向量，忽略被遮挡的部分。

5. **比对与识别**：比较提取的特征向量，使用`fitcecoc`或`compare`等函数进行人脸识别。如果模型支持，可以利用mask信息（比如仅保留未被遮挡的特征部分）进一步优化。

% 示例代码片段
detector = vision.CascadeObjectDetector;
landmarkDetector = vision.FacialLandmarkDetector;
faceDetector = faceDetector;
img = imread('masked_face.jpg');
bbox = detect(faceDetector, img);
landmarks = landmarkDetector(img, bbox);
croppedFace = imcrop(img, boundingRect(bbox));
features = extractFeatures(croppedFace, 'DeepFaceModel');
[labels, scores] = compare(features, knownFaces, knownLabels);