MATLAB肤色分割下的人脸识别算法研究：毕业设计详解

该毕业设计论文聚焦于"基于MATLAB的肤色分割和匹配的人脸识别算法研究"，属于计算机科学领域，具体应用于图像处理和计算机视觉。论文针对人脸识别这一关键任务，着重探讨如何利用肤色信息作为特征来区分和识别人脸。作者选择MATLAB作为开发工具，因为其强大的数值计算能力和可视化功能在图像处理中非常受欢迎。 论文的核心内容包括以下步骤： 1. 肤色分割：这是人脸识别的基础，作者将探讨如何建立一个适应不同肤色和光照条件的肤色模型，以便准确地从图像背景中分离出人脸区域。这通常涉及到颜色空间转换、阈值分割或者机器学习方法，如聚类或深度学习中的肤色检测网络。 2. 图像预处理：在肤色分割后，论文可能会涉及去除噪声、填充空洞等步骤，以提高图像质量，确保后续处理的准确性。这可能包括滤波器的应用、平滑处理和形态学操作。 3. 特征提取和匹配：通过边缘检测或特征点检测（如SIFT、SURF等），论文会研究如何从处理后的图像中提取关键特征，然后利用肤色信息进行匹配，以识别特定个体。这一步可能涉及到模板匹配、特征描述符的比较以及匹配算法的选择。 4. 算法实现与评估：MATLAB的编程语言使得算法的实现更为直观，论文将详细介绍算法的具体代码和流程，并可能通过一系列实验数据来验证算法的性能，如精确度、召回率和计算效率等。 5. 创新性和原创性：论文强调了原创性声明，表明所有工作都是作者在指导教师指导下独立完成的，没有包含未经许可的他人成果。同时，它也遵循了学校关于学位论文版权和使用的规定，明确了学校对于论文的存档、检索和出版权限。 这篇论文深入研究了如何利用肤色信息作为人脸识别中的关键特征，展示了MATLAB在这一领域的实际应用，并提供了可复制和扩展的技术方案。对于人脸识别技术爱好者和MATLAB用户来说，这是一份有价值的研究资源。