基于MATLAB的人脸检测
基于-MATLAB的肤色分割和匹配的人脸识别研究
.毕业设计（论文）题目：基于肤色分割和匹配的人脸识别算法研究系别信息工程系专业名称通信工程班级学号 098204233学生姓名张翀指导教师李忠民二O一三年五月毕业设计（论文）任务书I、毕业设计(论文)题目：基于肤色分割和匹配的人脸识别算法研究II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求：为了把人脸区域从非人脸区域分割出来，需要使用适合不同肤色和不同光照条件的可靠肤色模型。
基于肤色分割和匹配的人脸识别算法研究主要运用Matlab软件编程实现对人脸图像进行图像转换、消除噪声、填孔处理、图像重构和边缘检测，从而实现基于肤色分割和匹配的人脸识别算法。
具体要求如下：1、基于肤色分割和匹配的人脸识别的一般过程；2、采用Matlab实现图像转换、消除噪声、填孔处理、图像重构和边缘检测等相关算法；3、比较各种算法的处理效果；4、采用Matlab实现基于肤色分割和匹配的人脸识别算法；5、翻译一篇相关的英文资料。
I I I、毕业设计(论文)工作内容及完成时间：第01～03周：资料查找、方案论证、英文资料翻译、开题报告撰写；第04～11周：基于肤色分割和匹配的人脸识别算法设计；编写程序、仿真测试；第12～15周：对比测试；第16～18周：毕业论文撰写，答辩。
Ⅳ、主要参考资料：[1].[美]恩格尔W K. Digital Signal Processing Using MATLAB [M]. 西安:西安交通大学出版社，2002[2].[美] Nakamura S. Numerical Analysis and Graphic Visualization withMATLAB(Second Edition) [M].北京:电子工业出版社，2002[3]. [美]冈萨雷斯.数字图像处理（MATLAB版）[M]. 北京：电子工业出版社，2005[4]. [美]冈萨雷斯.数字图像处理（第二版）[M]. 北京：电子工业出版社，20072007[5]. 张化光,刘鑫蕊,孙秋野.MATLAB/SIMULINK实用教程[M].北京:人民邮电出版社, 2011[6]. 刘文达,胡荣强. 基于肤色和模板匹配模型的人脸识别新方法研究[J]. 信息科技,2008：144-145[7]. 谢毓湘,王卫威,栾悉道等. 基于肤色与模板匹配的人脸识别[J]. 计算机工程与科学,2008,30(6): 54-56,69信息工程系电子信息工程专业类0982042 班学生（签名）：填写日期：2013年 1 月10 日指导教师（签名）：助理指导教师(并指出所负责的部分)：电子信息工程系主任（签名）：学士学位论文原创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。
基于matlab的彩色图像皮肤区域分割及人脸检测
基于matlab的彩色图像皮肤区域分割及人脸检测目录第一章引言 (1)第二章算法理论与实现原理 (1)2.1肤色分割理论 (1)2.2常见肤色模型比较 (2)2.2.1 区域模型 (2)2.2.2简单高斯模型 (2)2.2.3 混合高斯模型 (2)2.2.4 直方图模型 (3)2.3常见色彩空间比较 (3)2.3.1RGB .........................................................32.3.2HSV...........................................................42.3.3YcbCr........................................................4 第三章系统设计 (7)3.1建立肤色模型 (7)3.2肤色分割步骤 (8)第四章参考文献 (12)第五章心得体会 (12)第一章引言近年来,随着人工智能的快速发展，人脸识别技术逐渐成为模式识别与计算机视觉领域的一个研究热点，可用于身份认证、人员监视、图像数据库检索以及目标跟踪等场合。
第 1 页共 16 页人脸识别(Face Recognition)是将输入的人脸图像与系统已知人脸库中的模型进行比较,以确定是否存在相匹配的人脸，而人脸检测( Face Detection) 是指在输入图像中确定所存在的人脸的位置与大小，所以快速有效的人脸检测则显得至关重要，是实现人脸识别的前提和基础。
人脸检测系统要求实现对输入的可能包含人脸的图像进行处理,并输出图像中是否存在人脸以及人脸的数目、位置、尺度、位姿等参数信息。
传统的人脸检测方法大多是在亮度空间内进行,利用灰度的变化做多尺度空间的全搜索,计算量非常大、效率极低,而在人脸区域中,肤色一定是占主导地位的像素色彩值，虽然肤色因人而异,但经过研究可以发现肤色在色彩空间中的一定范围内是呈聚类特性的,特别是在排除了光照亮度和在经过变换的色彩空间中，利用肤色这一特征可以排除掉在灰度图像中的非皮肤区域，这对人脸检测起到了积极的作用。
基于MATLAB的人脸识别系统的研究毕业论文
长沙民政职业技术学院毕业实践报告 题目:基于MATLAB 勺人脸识别系统的研扌旨导老师： ______ 谭刚林 ______________________ 系 另寸： 电子信息工程系 __________________ 班 级： ______________ 电子1133 ____________学号：1119013333 1119013334 1119013335 姓 名： 刘盼符思遥樊阳辉类型:2014年5月5日基于MATLAB勺人脸识别系统的研究符思遥、刘盼、樊阳辉指导老师：谭刚林苏宏艮马勇赞【摘要】人脸检测与识别技术是计算机视觉和模式识别等学科的研究热点之一，是进行身份认证最友好直接的手段，在出入境安全检查、内容检索、证件验证、门禁系统等领域都具有十分广泛的应用前景。
多年来，人脸识别技术中的很多问题都被深入地研究，而且大量的算法已经成功应用于人脸识别。
本文在研究了人脸检测和身份识别的关键技术和相关理论的基础上，重点讨论了在光照和背景不同的条件下，彩色静止图像的人脸检测和身份识别问题，它包括基于肤色分割的人脸粗检测、基于人眼检测的几何归一化和基于二维主成分分析法(2DPCA的身份识别。
本文主要工作如下：首先对彩色图像进行光照补偿，其次通过肤色检测获得可能的脸部区域并二值化，再用形态学开闭运算对图像进行滤波处理并通过一定规则确定人脸区域，然后运用水平垂直投影定位人眼坐标以此对人脸进行几何归一化，识别部分运用2DPCA勺图像映射方法对灰度图进行特征匹配，最后输出识别结果并进行语音播报。
实验结果表明，结合肤色和面部几何特征的算法能够对人脸进行较快速和准确的定位，同时2DPCAT法运用于身份识别也能达到较高的识别率。
本毕业设计对实际应用具有一定的参考价值，该系统的操作流程和输入输出方式是以实际应用为出发点，可应用于公安机关证件验证以及日常家庭的自动门禁系统等。
【关键词】人脸检测；肤色分割；人眼检测；2DPCA特征提取1绪论 (1)1.1选题的背景 (1)1.2人脸识别系统 (2)1.3人脸识别的典型方法 (2)2基于YCbCr颜色空间的肤色分割 (3)2.1三种色彩空间 (3)2.1.1 RGB色彩空间 (3)3基于2DPCA特征提取的身份识别 (4)3.1 2DPCA算法实验结果与分析 (5)3.1.1实验用数据库 (5)3.1.2实验结果与分析 (5)3.1.3 结论 (7)4人脸检测与识别系统设计与实现 (7)4.1系统环境 (7)4.2人脸检测与识别系统框图 (7)4.3系统功能模块 (8)4.4实验结果分析 (9)5总结与展望 (10)5.1总结 (10)5.2展望 (10)参考文献 (12)1绪论1.1选题的背景近年来随着计算机技术和互联网的发展，信息技术的安全变得越来越重要，生物特征识别技术得到广泛研究与开发，如人脸识别、指纹识别、掌形识别等。
如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别
如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别人脸检测和人脸识别是计算机视觉领域中的重要技术应用，可以广泛用于人脸识别系统、人脸支付、安全监控等众多领域。
本文将介绍如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别。
1. 背景介绍人脸检测和人脸识别技术的出现，为计算机系统实现对人脸的自动分析和识别提供了可能。
人脸检测是指从一幅图像或视频序列中确定是否存在人脸，并找出人脸的位置和大小。
而人脸识别则是在检测到的人脸图像上进行特征提取和模式匹配，以实现对人脸的身份识别。
2. 人脸检测在Matlab中，可以使用Viola-Jones算法进行人脸检测。
该算法通过构造Haar特征与Adaboost集成学习算法相结合，能够在较短的时间内实现高效的人脸检测。
具体操作如下：2.1 加载图像首先，在Matlab中加载需要进行人脸检测的图像。
可以使用imread函数进行图像加载，并将其转换为灰度图像进行处理。
例如：```Matlabimage = imread('face.jpg');gray_image = rgb2gray(image);```2.2 构建人脸检测器在Matlab中，可以使用vision.CascadeObjectDetector对象构建人脸检测器。
该对象可以通过Viola-Jones算法进行人脸检测。
具体代码如下：```MatlabfaceDetector = vision.CascadeObjectDetector();bbox = step(faceDetector, gray_image);```2.3 显示检测结果最后，可以使用insertObjectAnnotation函数将检测到的人脸位置在原始图像上标记出来。
代码示例如下：```Matlabdetected_image = insertObjectAnnotation(image, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(detected_image);```3. 人脸识别在Matlab中，可以使用基于人脸特征的Eigenface、Fisherface和LBPH等算法进行人脸识别。
基于MATLAB的人脸识别考勤系统
电子技术‖77‖基于MATLAB的人脸识别考勤系统◆杨天成本文的主要研究内容是人脸识别技术。
在研究中了解人脸识别技术在国内外的研究现状及发展前景，掌握了部分MA TLAB 的图像处理功能，并按照人脸图像采集、图像预处理、人脸特征提取与识别这条技术路线开发实现了一个简易人脸识别系统。
本次设计中的核心部分是人脸的检测与识别，此人脸识别可应用于企业员工考勤签到上。
本设计分为图像采集、数据库信息存储与显示、人脸识别、数据库信息清除、退出程序几部分组成。
采集图像模块的目的就是采集所要存储的人脸图片，将其存入数据库中，为后面的人脸识别算法提供相应的训练素材。
模块代码如下：if chos==1， clc ；[namefile ，pathname]=uigetfile （'*.pgm'，'Select image'）；%读取.pgm 文件 if name fi le~=0[img ，map]=imread （strcat （pathname ，name fi le ））；imshow （img ）； elsewarndlg （'放入的图片必须是已采集的'，' Warning '） end end其中的name fl ie ，和pathname 分别指的是文件名和查找文件的路径。
当点击“采集图像”时，系统会根据操作指令弹出要采集的图片，选择确定后，会将这个图片的路径以及图片名相关信息保存到变量pathname 和name fi le 里。
当采集到图片后要将采集的图片保存到数据库中，此目的是为了给后期人脸识别时提供相应的训练素材。
但是需要注意的是在进行保存图片时要对保存的图片划分类别，同一个人的不同照片要划分到同一类中。
设第一个人的所有图片组成的类别为1，第二个人的所有图片组成的类别就为2，由此以此类推。
每一类的图片种类越多，越能保证后期识别的成功率。
同时为了能够保证录入的信息正确，可以点击“数据库信息”就会显示出数据库中存入了多少张照片以及分了多少类别。
如何使用Matlab进行人脸表情识别与情感分析
如何使用Matlab进行人脸表情识别与情感分析人类情感是复杂而广泛的。
通过表情可以传达出愤怒、快乐、悲伤等各种情感。
对于计算机来说，要理解人类表情并进行情感分析是一项具有挑战性的任务。
幸运的是，现代计算机视觉和机器学习技术的发展使我们能够利用工具如Matlab来实现人脸表情识别和情感分析。
在开始讨论如何使用Matlab进行人脸表情识别之前，有必要先了解一下人脸表情识别的背后原理。
人脸表情识别主要依赖于面部特征和模式识别算法。
Matlab提供了一系列工具和函数，帮助我们分析面部特征并应用模式识别算法。
在这里，我们将重点介绍几个重要的步骤。
第一步，人脸检测。
在进行人脸表情识别之前，我们需要先检测和定位人脸。
Matlab提供了许多人脸检测算法，如Haar级联分类器和基于特征值的方法。
这些算法可以帮助我们在图像中准确地检测到人脸。
第二步，特征提取。
提取面部特征是人脸表情识别的关键步骤之一。
在Matlab 中，我们可以使用特征提取算法如LBP（局部二值模式）和HOG（方向梯度直方图）来捕获面部的细微结构和纹理信息。
这些特征具有良好的不变性和判别性，有助于准确识别不同的表情。
第三步，分类器设计。
设计一个有效的分类器是实现准确的人脸表情识别的关键。
在Matlab中，我们可以使用机器学习算法如支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）和神经网络等来训练和构建分类模型。
这些算法可以根据输入的特征向量来学习和分类不同的表情。
第四步，情感分析。
除了识别表情，我们还希望能够进行情感分析，即根据表情来预测人类的情感状态。
在Matlab中，我们可以使用分类模型和情感词典来实现情感分析。
情感词典是一个包含情感标签和情感词汇的数据库，我们可以利用其中的信息来量化及预测人类的情感状态。
在实际应用中，人脸表情识别和情感分析有着广泛的应用潜力。
例如，在人机交互、情感计算和市场研究领域，人脸表情识别可以用来改善用户体验和情感交流。
情感分析则可以帮助我们了解用户的情感需求和对产品的评价。
Matlab在视频人脸检测与人脸识别中的应用技巧
Matlab在视频人脸检测与人脸识别中的应用技巧人脸检测和人脸识别是计算机视觉领域中的重要研究方向，近年来得到了广泛的应用。
在视频处理中，人脸的准确检测和识别是实现许多高级应用的基础。
Matlab作为一种功能强大的数学建模与仿真软件，提供了丰富的图像处理工具箱，使得人脸检测与识别算法的实现变得简单与高效。
一、图像预处理在进行人脸检测与识别之前，通常需要对图像进行预处理，以提高算法的准确性。
图像预处理的过程包括灰度化、直方图均衡化、尺寸归一化等。
利用Matlab的图像处理工具箱，可以快速实现这些预处理操作。
1.1 灰度化灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，将去除色彩信息，使图像变得更易处理。
在Matlab中，使用rgb2gray函数可以方便地将彩色图像转换为灰度图像。
1.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法，通过对图像的灰度直方图进行变换来实现。
在Matlab中，使用histeq函数可以对图像的灰度直方图进行均衡化操作，提高图像的细节显示能力。
1.3 尺寸归一化不同的人脸图像具有不同的尺寸和角度，这对人脸检测与识别算法会造成影响。
为了提高算法的鲁棒性，通常需要将人脸图像进行尺寸归一化处理。
在Matlab中，可以使用imresize函数将图像进行缩放，使得人脸图像具有相同的尺寸。
二、人脸检测人脸检测是指在一幅图像中自动识别和定位人脸的过程，是人脸识别的首要步骤。
Matlab提供了多种人脸检测算法的实现，其中常用的有Haar特征分类器和基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。
2.1 Haar特征分类器Haar特征分类器是一种基于机器学习的人脸检测算法，可以通过训练集的正负样本学习出人脸的特征。
在Matlab中，可以使用vision.CascadeObjectDetector对象和trainCascadeObjectDetector函数来实现Haar特征分类器的训练与检测。
2.2 基于深度学习的卷积神经网络（CNN）近年来，深度学习在图像处理领域取得了巨大的突破，其中卷积神经网络是一种非常有效的人脸检测方法。
Matlab中的人脸识别与人脸特征提取
Matlab中的人脸识别与人脸特征提取近年来，随着计算机技术的快速发展和应用的普及，人脸识别技术逐渐进入了我们的生活。
无论是在安全领域的门禁系统、身份验证应用，还是在娱乐领域的人脸美化软件，人脸识别都发挥着重要的作用。
而在人脸识别技术的实现中，人脸特征提取是一个关键的环节。
本文将介绍在Matlab中实现人脸识别和人脸特征提取的方法与技巧。
在Matlab中，有许多经典的人脸识别算法可供选择，其中最为常见且被广泛应用的是基于主成分分析（PCA）的人脸识别算法。
PCA是一种经典的降维算法，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间中，从而捕捉数据的主要特征。
在人脸识别中，我们可以将每张人脸的像素矩阵视为一个高维数据向量，利用PCA算法将其映射到一个低维特征空间中。
在特征空间中，每张人脸都可以表示为一个特征向量，就像每个人都有自己独特的“人脸特征码”一样。
要在Matlab中实现基于PCA的人脸识别，首先需要收集一组包含多个人脸的图像数据集作为训练样本。
然后，将每个人脸的像素矩阵展开成一个列向量，并将这些列向量按列排成一个矩阵，构成一个大的数据矩阵。
接下来，通过对数据矩阵进行协方差矩阵分解和特征值分解，可以得到一组特征向量。
这些特征向量被称为“特征脸”，它们是训练样本中人脸数据的主要变化方向。
最后，通过计算待识别人脸与训练样本中每个人脸的特征向量的距离，并找出距离最小的特征向量所对应的人脸，即可完成人脸识别的过程。
除了PCA算法，还有其他一些在Matlab中常用的人脸识别算法，如线性判别分析（LDA）算法、小波变换、局部二值模式（LBP）等。
这些算法在原理和实现上各有特点，可以根据实际需求选择合适的算法进行人脸识别。
在人脸识别之前，首先需要对输入的人脸图像进行预处理。
通常的预处理步骤包括灰度化、直方图均衡化和人脸检测。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，降低了计算复杂度，同时保留了图像的关键信息。
直方图均衡化可以增强图像的对比度，使得人脸特征更加明显。