人脸识别新算法：HOG+SVM口罩识别系统

资源摘要信息:"基于HOG和SVM的人脸口罩识别算法" ### 算法介绍 本算法结合了 Histogram of Oriented Gradients（HOG）特征描述子和 Support Vector Machine（SVM）分类器，用于实现人脸口罩的检测识别。 #### HOG特征描述子 HOG描述子是一种用于目标检测的特征描述算法，其主要目的是通过计算局部图像梯度的方向直方图来描述图像的形状信息。具体而言，HOG descriptor.m 文件用于从图像中提取HOG特征。HOG特征通常对光照变化、阴影以及边缘方向等具有良好的鲁棒性，因此非常适合用于行人检测和人脸识别等场景。 #### SVM分类器 SVM（支持向量机）是一种二分类模型，它的基本模型定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。在本算法中，SVM用于分类和识别出带有口罩的人脸。训练过程中，通过trainImg.m中的函数，输入正负样本数据，来训练得到一个分类器。训练完毕后，该分类器能够用于区分检测图片中是否有人脸，以及人脸是否戴有口罩。 #### 算法的使用流程 1. **样本训练**：在进行预测之前，首先需要对样本进行训练，这一步骤涉及到将正负样本图片输入trainImg.m文件中的函数，进行样本训练。在这个过程中，需要指定正负样本文件夹的路径，以便算法从这些样本中学习人脸特征和口罩特征。 2. **生成SVM分类器**：训练完成后，Matlab会得到一个已经训练好的SVM分类器。这个分类器能够区分出输入图片中人脸是否有戴口罩。 3. **预测过程**：在预测阶段，需要修改dection.m中的代码，指定需要进行预测的图片路径以及预测结果的输出路径。同时，需要将训练得到的SVM分类器传入dection.m方法中，以便算法能够使用这个分类器来对输入图片进行识别。 #### Matlab GUI界面 guiTest.m文件负责生成Matlab图形用户界面（GUI），使得用户可以通过图形界面更直观地进行样本训练和预测操作。用户可以通过GUI界面上传图片，选择分类器，进行预测等操作，而无需直接编写代码。 #### 文件架构说明 - **HOGdescriptor.m**：负责获取图像的HOG方向直方图，是特征提取阶段的关键步骤。 - **computeGradient.m**：负责计算传入图像每个像素点在x轴和y轴的梯度，为HOG描述子的计算提供基础数据。 - **drawRectangleImage.m**：负责在图像上绘制用于标示检测到的物体的方形框图，使得识别结果可视化。 - **gamma1.m**：提供了gamma校正算法，校正图像的亮度和对比度，可能被用于图像预处理。 - **dection.m**：作为算法预测的运行入口，整合了前面步骤的功能，实现了最终的识别流程。 - **guiTest.m**：提供了一个Matlab GUI界面，用于辅助用户操作整个识别流程。 ### 算法应用前景 该算法可以被应用于各种场景下的人脸口罩识别，如公共场所的健康监控、安全检查以及人员行为分析等。特别是在当前全球范围内新冠疫情的背景下，该算法具有极高的实用价值，可以用于公共场所或重要活动的人员健康筛查，具有重要的社会和公共卫生意义。同时，随着机器学习和深度学习技术的不断进步，此类算法仍有很大的优化空间，比如利用深度学习网络进一步提升识别准确率和处理速度。