"基于matlab的肤色分割和匹配的人脸识别算法研究"

本论文的题目是“基于肤色分割和匹配的人脸识别算法研究”，是在南昌航空大学科技学院信息工程系通信工程专业进行的毕业设计（论文）研究工作。 论文作者在指导教师的指导下，通过研究肤色分割和匹配的技术，提出了一种新的人脸识别算法。该算法基于Matlab平台，通过对人脸图像进行肤色分割，提取感兴趣的面部区域，然后利用特征匹配的方法进行人脸识别。 首先，论文介绍了人脸识别技术的研究背景和意义。随着科技的发展，人脸识别技术在社会生活中得到了广泛应用，如安全门禁系统、社交媒体标签等。因此，提高人脸识别算法的准确性和鲁棒性具有重要的研究价值。 接着，论文详细介绍了肤色分割和匹配的技术原理。首先，通过对图像进行预处理，去除光照和噪声等干扰因素，提高图像的质量。然后，通过颜色模型转换将图像从RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，并利用肤色的色度信息进行分割，得到感兴趣的面部区域。最后，利用特征匹配的方法对人脸进行识别，比较图像之间的相似度，找到最匹配的人脸。 在论文的实验部分，作者设计了一系列实验来验证该算法的性能。首先，作者使用标准的人脸数据库，将算法和其他常用的人脸识别算法进行比较，评估其识别准确性和鲁棒性。然后，作者进行了不同参数的敏感性分析，进一步优化了算法。最后，作者使用实际采集的人脸图像进行测试，验证了算法在实际应用中的可行性和效果。 论文的最后部分是对实验结果的讨论和总结。作者分析了实验结果，评价了算法的优点和不足之处。作者指出，该算法在准确性和鲁棒性方面都取得了较好的表现，但仍存在一些问题，如光照变化和姿态变化等情况下的识别困难。并且，作者提出了一些改进的建议，以进一步提高算法的性能。 总的来说，该论文通过基于肤色分割和匹配的方法，提出了一种新的人脸识别算法，并在Matlab平台上进行了实现和测试。该算法具有一定的实用价值和应用前景，对进一步提高人脸识别技术的准确性和鲁棒性具有重要意义。然而，该算法仍有一些局限性，需要进一步完善和优化。希望本研究能对相关领域的研究和应用提供借鉴和启示。