基于matlab的人脸识别系统设计与仿真本科毕业论文(3)

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执行上述代码后得到的图像如下所示：

图2.5 平滑滤波效果图

图2.6 锐化滤波效果图

图2.5中，第一个为加入噪声的图像，第二个为滤波后的图像；图2.6中，第一个为原灰度图像，第二个为锐化后的图像。

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2.6 边缘检测

数字图像的边缘检测是目标区域识别、图像分割、区域形状提取等图像分析过程中十分重要的基础步骤,也是人脸图像识别中用来实现提取图像特征的一个重要步骤。通过计算一阶导数或二阶导数可以快捷地检测出图像中每个像素在其邻域内的灰度变化，从而检测出边缘。常用的有梯度算子, ,Roberts算子，canny算子,Log算子等。Matlab7.0工具箱中为我们提供的edge()函数可以用来进行边缘检测,同时也可以根据案例所需要的选择合适的算子及其参数。

Matlab7.0图像处理工具箱中提供了edge()函数来实现图像边缘检测,还有各种方法算子供我们选择,在本案例中采用了canny算子来进行图像边缘检测,程序代码如下:

i=imread('F:\\2.tif');

j=edge(i,'canny',[0.04,0.25],1.5); imshow(j)

执行上述程序后得到如下图像：

图2.1 原灰度图像 图2.7 边缘检测效果图

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佳木斯大学学士学位论文 第3章 人脸识别计算机系统

3.1 系统基本构架

人脸识别是一个十分复杂的过程，一般人脸识别的计算机系统流程如图3.1所示。它包括几个步骤：进行图像采集，对于采集到的图像，首先进行人脸检测，得出有无人脸的结果；然后进行人脸定位，找出人脸的位置并提取出来。对于人脸定位，在输入的是图像序列时，一般也被称为人脸跟踪。通常检测和定位同步进行。借助人脸描述对提取出来的人脸就可以进行人脸识别，即通过提取人脸特征来确定其身份。

开 始 图像采集 检测定位 是 是否定位成功 图像预处理 是 人脸识别 是否处理成是 识别结果 是否识别成结 束 图3.1 基本框架图

3.2 人脸检测定位算法

人脸检测定位算法可分为两大类：一类是基于隐式特征的方法；另一类是基于显式特征的方法

所谓的显式特征，即指人类肉眼可以直观看到的特征，如肤色、脸部结构、脸部轮廓等。基于显式特征的方法是指通过肉眼的观察，总结概括出人脸区域区

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别于“非人脸”区域的特征，根据与被检测区域的对比，即是否满足这些人脸特征，从而判定该区域包含人脸与否。根据所选择的“人脸特征”，基于显式特征的方法可以分为三类：模板匹配的方法、基于肤色模型的方法、基于先验知识的方法。

以上三类方法的优缺点概括见表3-1：

表3-1 优缺点对比

检测方法 优 点 具有较强的直观性和较好模板匹配 的适应性 参数的确定很困难 阳光、背景光线等会使人脸区域被分割，导肤色模型 检测速度相对较快 致被漏检 对于复杂图像中的人脸检先验知识的方法 测有较大优势 长 依赖于先验知识；工作量较大，运算时间较缺 点 对面部表情的变换敏感；对于模板的选择、基于隐式特征的方法就是将人脸区域看成一类模式，通过“人脸”、“非人脸”样本、构造分类器的使用，判别图像中全部可能区域是否符合“人脸模式”的一类方法来实现人脸的检测。这类方法可以分为：神经网络法、特征脸法、积分图像法、支持向量法。

以上四种方法的优缺点比较见表3-2：

表3-2 优缺点对比表

检测方法 优 点 缺 点 多样本训练所耗的费时间多，网络监测错误报警数较多 通过模板测效率较低，多模板虽然增加了神经网络效率较高，错误报警数较少，网络法 本征脸法 监测速度较快 能抽象人脸全部信息，运算时间相13 佳木斯大学信息电子技术学院

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对较短 积分图像检测速度较快，满足实时检测的要错误报警数与检测率成反比 分析法 支撑向量具有更好的泛化能力 法 多，导致运算复杂度变大 求，检测效率相对较高 “非人脸”的复杂造成支持向量数目较效率，但是检测时间较长

运用matlab软件仿真进行人脸检测定位实例： 人脸检测定位程序：

%%%%% Reading of a RGB image原始图像

i=imread('F:\\2.JPG'); I=rgb2gray(i); BW=im2bw(I); figure,imshow(BW)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%灰度图像及均衡化灰度图像

[n1 n2]=size(BW); r=floor(n1/10); c=floor(n2/10); x1=1;x2=r; s=r*c;

for i=1:10 y1=1;y2=c; for j=1:10

if (y2<=c | y2>=9*c) | (x1==1 | x2==r*10) loc=find(BW(x1:x2, y1:y2)==0);

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