人臉識(shí)別教案

matlab人臉識(shí)別教案目錄一.基本介紹

·什么是人臉識(shí)別

·研究背景與意義二.實(shí)驗(yàn)梗概

·實(shí)驗(yàn)用到的函數(shù)三.實(shí)驗(yàn)程序與結(jié)果顯示四.實(shí)驗(yàn)不足五.心得體會(huì)一.基本介紹1.什么是人臉識(shí)別人臉識(shí)別，特指利用分析比較人臉視覺特征信息進(jìn)行身份鑒別的計(jì)算機(jī)技術(shù)。廣義的人臉識(shí)別實(shí)際包括構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等；而狹義的人臉識(shí)別特指通過人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。它的工作原理是借由的生物特征來確認(rèn)生物個(gè)體。本實(shí)驗(yàn)只是將定位人臉，將人臉從圖像中區(qū)分出來。2.研究背景與意義：人臉識(shí)別作為一項(xiàng)新興的科學(xué)研究項(xiàng)目，有著廣泛的應(yīng)用前景，而且隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的更新發(fā)展，它的科學(xué)研究價(jià)值也越發(fā)凸顯。經(jīng)過幾十年的研發(fā)探討，世界各大研究結(jié)構(gòu)的研發(fā)人員的不斷努力下，人臉識(shí)別技術(shù)一已取得豐碩的成果，可在一定限制條件下完成人臉的自動(dòng)識(shí)別。這些成果的取得更促進(jìn)了人們對(duì)人臉識(shí)別這一課題的深入研究。在電子商務(wù)飛速發(fā)展的今天，人臉識(shí)別系統(tǒng)的范疇一不足以涵括人臉識(shí)別的應(yīng)用范圍，在數(shù)字圖像處理、視頻領(lǐng)域、基于內(nèi)容的檢索等方面有著重要的應(yīng)用價(jià)值。作為一項(xiàng)具有最廣泛應(yīng)用前景的人體識(shí)別技術(shù)，人臉識(shí)別將得到越來越多的重視。二.實(shí)驗(yàn)梗概本次實(shí)驗(yàn)利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)人臉信息的識(shí)別，在輸入的整幅圖像中尋找人臉區(qū)域，把圖像分割成兩個(gè)部分——人臉區(qū)域和非人臉區(qū)域，從而為后續(xù)的應(yīng)用作準(zhǔn)備。實(shí)驗(yàn)利用YCbCr空間以及二值圖像實(shí)現(xiàn)人臉邊緣分割，將真彩圖像轉(zhuǎn)換為YCbCr圖像，根據(jù)面部肌膚在YCbCr色度空間的分布范圍，設(shè)定門限閥值，實(shí)現(xiàn)人臉區(qū)域與非人臉區(qū)域的分割，通過膨脹腐蝕等一系列運(yùn)算剔除干擾因素，再結(jié)合長寬比、目標(biāo)面積等計(jì)算方法在圖像中分割出人臉區(qū)域，經(jīng)試驗(yàn)，該方法能夠排除面部表情、發(fā)型、衣著背景等干擾而確定人臉區(qū)域。實(shí)驗(yàn)用到的函數(shù)：將rgb圖像轉(zhuǎn)化為ycbcr圖像：rgb2ycbcr設(shè)置用于膨脹腐蝕及開閉運(yùn)算等操作的對(duì)象：strel對(duì)灰度圖像進(jìn)行閉運(yùn)算（即先膨脹后腐蝕）：imclose對(duì)灰度圖像進(jìn)行開運(yùn)算（即先腐蝕后膨脹）：imopen填充圖像區(qū)域和空洞：imfill實(shí)現(xiàn)腐蝕操作：imerode實(shí)現(xiàn)膨脹操作：imdilate設(shè)置操作的鄰域類型：bwlabeln用于返回所需元素所在位置：find用于聯(lián)結(jié)數(shù)組：cat求矩陣最小/最大值：min/max三.程序與結(jié)果顯示

原圖像sum=0;Ori_Face=f;copy=f;img=f;f=rgb2ycbcr(f);f_cb=f(:,:,2);f_cr=f(:,:,3);f=(f_cb>=100)&(f_cb<=127)&(f_cr>=138)&(f_cr<=170);imshow(f)se=strel('square',3);%構(gòu)建一個(gè)3*3單位矩陣作為結(jié)構(gòu)元素f=imopen(f,se);%圖片開運(yùn)算f=imclose(f,se);%圖片閉運(yùn)算figure(3)imshow(f)f=imfill(f,'holes');%%填孔處理imshow(f);se1=strel('square',8);f=imerode(f,se1);f=imdilate(f,se1);imshow(f);%區(qū)域連通[L,num]=bwlabeln(f,4);%設(shè)定操作的鄰域類型為4-領(lǐng)域fori=1:num;[r,c]=find(L==i);r_temp=max(r)-min(r);c_temp=max(c)-min(c);temp=size(r);sum=sum+temp(1);area_sq=r_temp*c_temp;area=size(find(L==i),1);ratio=area/area_sq;if((r_temp/c_temp<1.25)|(r_temp/c_temp>2.5)|ratio<0.55|area<600)forj=1:temp(1)L(r(j),c(j))=0;endelsecontinue;endendL=bwperim(L,8);%邊緣檢測(cè),檢測(cè)出人臉的邊緣區(qū)域L=uint8(L);z=find(L(:)>0);L(z)=255;imshow(L);

檢測(cè)出人臉邊緣圖像L_r=L;L_g=L;L_b=L;L_rgb=cat(3,L_r,L_g,L_b);%在原圖上加框img1_r=min(L_r+img(:,:,1),255);img1_g=min(L_g+img(:,:,2),255);img1_b=min(L_b+img(:,:,3),255);img1=cat(3,img1_r,img1_g,img1_b);imshow(img1);結(jié)果圖像：四.實(shí)驗(yàn)不足

1.圖片所拍攝下的人臉必須是正對(duì)著攝像機(jī)鏡頭，對(duì)于俯視，側(cè)視的拍攝并不能識(shí)別人臉。

2.由于實(shí)驗(yàn)用人臉面積大小進(jìn)行非人臉排除，所以當(dāng)圖片中人物臉部面積很小時(shí)，將被視為非人臉。

3.實(shí)驗(yàn)是根據(jù)面部肌膚在YCbCr色度空間的分布范圍，設(shè)定門限閥值，實(shí)現(xiàn)人臉區(qū)域與非人臉區(qū)域的分割，所以當(dāng)人臉顏色太白或太黑將無法識(shí)別。

4.如結(jié)果圖所示，所使用的方法不能有效的將人臉鎖骨部分在圖片中剔除，因?yàn)楫?dāng)真彩圖片轉(zhuǎn)換為YCbCr空間時(shí)人臉的下顎和脖頸，鎖骨部分是默認(rèn)為不具有層次感的，直接作為一張灰度圖片存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行后續(xù)處理。這些是需改進(jìn)的地方。五.心得體會(huì)

1.在本次實(shí)驗(yàn)中遇到的問題：①自選圖像進(jìn)行處理時(shí)，顯示所用圖像不存在。解決方法：在currentfolder中添加所用圖像所在的地址。②圖像處理結(jié)果中手的部分被誤判為人臉。解決方法在程序排除非人臉部分中添加了將小面積區(qū)域排除的語句，但