Matlab肤色分割下的人脸识别算法研究：毕业设计综述

本篇毕业论文主要针对"基于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，特别是在图像处理和人工智能的具体应用上。研究者选择了MATLAB作为主要的开发工具，因为MATLAB因其强大的数值计算能力和可视化功能，在机器学习和信号处理方面具有广泛的应用。 论文的核心内容围绕以下几个关键知识点展开： 1. **肤色分割**：这是人脸识别过程中的重要预处理步骤，通过构建和选择适合不同肤色和光照条件的肤色模型，能够在复杂背景中准确地分离出人脸区域。研究者可能探讨了如何利用统计学方法、颜色空间转换（如HSV或CIELAB）或者深度学习模型来实现肤色分割的高效性和鲁棒性。 2. **图像处理技术**：论文涉及到了一系列的图像处理技术，包括图像转换（例如灰度化或色彩增强）、去噪（如滤波器应用）、图像填充空洞、以及边缘检测。这些步骤有助于提升图像质量和减少干扰，以便后续的特征提取和识别。 3. **匹配算法**：基于肤色分割得到的人脸，研究者可能采用了模板匹配、局部特征匹配（如SIFT、SURF或ORB）或深度学习中的特征提取和比对算法（如卷积神经网络）。匹配算法旨在找出在不同光照、角度和表情变化下，同一人脸的相似特征。 4. **MATLAB编程实现**：论文详细描述了如何使用MATLAB编写代码来实现上述算法，这不仅展示了算法的逻辑流程，还可能包含了具体的函数调用和代码片段，使得读者能够理解和复用这些技术。 5. **原创性声明与使用授权**：作者确保了提交的论文是其独立完成的原创成果，没有侵犯他人的知识产权，并且清楚地表明了对导师和其他贡献者的感谢。此外，论文的版权使用授权也符合学校的规定，允许适当范围内的复制和分享。 这篇毕业论文不仅提供了技术实践，也体现了作者在计算机视觉和人脸识别领域的理论知识应用能力，以及对MATLAB编程语言的熟练掌握。对于理解肤色分割技术在人脸识别中的作用，以及MATLAB在该领域的实际应用，这篇论文无疑是一份有价值的资源。