数字图像处理课程设计——人脸检测与识别.pdf
《数字图像处理课程设计——人脸检测与识别.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《数字图像处理课程设计——人脸检测与识别.pdf(9页珍藏版)》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、以铜为镜,可以正衣冠;以古为镜,可以知兴替;以人为镜,可以明得失。旧唐书魏征列传一寸光阴一寸金,寸金难买寸光阴。增广贤文数字图像处理 课 程 设 计 我尽一杯,与君发三愿:一愿世清平,二愿身强健,三愿临老头,数与君相见。白居易天行健,君子以自强不息。地势坤,君子以厚德载物。易经人脸检测与识别课程设计 一、简介 人脸检测与识别是当前模式识别领域的一个前沿课题,人脸识别技术就是利用计算机技术,根据数据库的人脸图像,分析提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的技术。人脸识别是模式识别研究的一个热点,它在身份鉴别、信用卡识别,护照的核对及监控系统等方面有着广泛的应用。人脸图像由于受光照、表情以及姿态等
2、因素的影响,使得同一个人的脸像矩阵差异也比较大。因此,进行人脸识别时,所选取的特征必须对上述因素具备一定的稳定性和不变性.主元分析(PCA)方法是一种有效的特征提取方法,将人脸图像表示成一个列向量,经过 PCA 变换后,不仅可以有效地降低其维数,同时又能保留所需要的识别信息,这些信息对光照、表情以及姿态具有一定的不敏感性.在获得有效的特征向量后,关键问题是设计具有良好分类能力和鲁棒性的分类器.支持向量机(SVM)模式识别方法,兼顾训练误差和泛化能力,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。本此课程设计基于 MATLAB,将检测与识别分开进行。其中检测部分使用实验指导书上的
3、肤色模型算法进行,不进行赘述。识别部分采用 PCA 算法对检测出的人脸图像进行特征提取,再利用最邻近距离分类法对特征向量进行分类识别,将在后文具体表述。仿真结果验证了本算法是有效的。人不知而不愠,不亦君子乎?论语好学近乎知,力行近乎仁,知耻近乎勇。中庸二、人脸检测 1.源码 img=imread(D:std_test_images);figure;imshow(img);R=img(:,:,1);G=img(:,:,2);B=img(:,:,3);faceRgn1=(R95)&(G40)&(B20)&max(img,3)-min(img,3)15&abs(R-G)15&RB;figure;im
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 数字图像 处理 课程设计 检测 识别
限制150内