用高斯肤色模型来进行matlab人脸识别
时间: 2023-08-02 07:11:32 浏览: 56
高斯肤色模型是一种基于颜色特征的人脸检测方法,可以用来进行人脸识别。以下是一个基于MATLAB的高斯肤色模型人脸识别代码示例:
```matlab
% 读取待识别的人脸图像
testImage = imread('待识别的人脸图像.jpg');
% 初始化高斯肤色模型参数
mu = [0.5 0.5 0.5];
sigma = [0.1 0.1 0.1];
% 将待识别的人脸图像转换为HSV颜色空间
hsvImage = rgb2hsv(testImage);
% 获取图像的宽度和高度
width = size(testImage,2);
height = size(testImage,1);
% 初始化人脸检测结果
faceDetected = false(height,width);
% 检测人脸
for i=1:height
for j=1:width
% 判断像素是否为肤色像素
if (hsvImage(i,j,1)>=0.05 && hsvImage(i,j,1)<=0.1) ...
&& (hsvImage(i,j,2)>=0.23 && hsvImage(i,j,2)<=0.68) ...
&& (hsvImage(i,j,3)>=0.35 && hsvImage(i,j,3)<=1)
% 计算像素的概率密度值
prob = mvnpdf(double(squeeze(hsvImage(i,j,:)))',mu,sigma);
% 判断像素是否为人脸像素
if prob>0.001
faceDetected(i,j) = true;
end
end
end
end
% 进行人脸区域的连通性分析
faceRegions = bwlabel(faceDetected,8);
% 绘制人脸检测结果
figure;
imshow(testImage);
hold on;
for i=1:max(faceRegions(:))
[row,col] = find(faceRegions==i);
rectangle('Position',[min(col) min(row) max(col)-min(col) max(row)-min(row)],'EdgeColor','r','LineWidth',2);
end
```
这个示例中使用了HSV颜色空间和高斯概率密度函数来计算像素的概率密度值,并使用连通性分析来判断人脸区域。如果待识别的人脸图像中包含肤色像素且像素的概率密度值高于一个预先设定的阈值,则认为该像素为人脸像素。