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1、数字图像处理课程设计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
2、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。一、人脸检测1.源码im
3、g=imread('D:std_test_imagesface3.jpg');figure;imshow(img);R=img(:,:,1);G=img(:,:,2);B=img(:,:,3);faceRgn1=(R>95)&(G>40)&(B>20)&max(img,[],3)-min(img,[],3)>15&abs(R-G)>15&R>B;figure;imshow(faceRgn1);r=double(R)./double(sum(img,3));g=double(G)./double(sum(img,3));Y=0.3*R+0.59*G+0.11*B;faceRgn
4、2=(r>0.333)&(r<0.664)&(g>0.246)&(g<0.398)&(r>g)&g>=0.5-0.5*r;figure;imshow(faceRgn2);Q=faceRgn1.*faceRgn2;P=bwlabel(Q,8);BB=regionprops(P,'Boundingbox');BB1=struct2cell(BB);BB2=cell2mat(BB1);figure;imshow(img);[s1s2]=size(BB2);mx=0;fork=3:4:s2-1p=BB2(1,k)*BB2(1,k+1);ifp>mx&(BB2(1,k)/BB2(1,k+1
5、))<1.8mx=p;j=k;holdon;rectangle('position',[BB2(1,j-2),BB2(1,j-1),BB2(1,j),BB2(1,j+1)],'linewidth',3,'edgecolor','r');holdoff;endend2.处理过程一、人脸识别1.算法简述在Matlab2012a版本中添加了对PCA算法的支持，由于水平有限我选择直接调用。在本次课程设计中，PCA算法又分为样本训练和人脸识别两个过程，在样本训练阶段，将样本库（每组15张共15组人脸图像，对每组前11张进行特征提取用于训练，后4张用于检测）中的人脸图像转换为特征向量表示，并
6、投影到PCA子空间，最终将这些向量数据保存到训练数据库中。而在识别阶段，同样将待识别的人脸图像使用PCA子空间的向量表示，通过计算待识别图像的向量与样本中的向量之间的距离，寻找其中最相近的人脸图像，作为识别结果。2.源码clearclc%样本数量15*11people_count=15;face_count_per_people=11;%训练比率,设置为75%识别正确率可达100%training_ratio=.75;%能量energy=90;training_count=floor(face_count_per_people*training_ratio);training_s
7、amples=[];path_mask='D:\pca_face_rec\%03d\%02d.jpg';%训练fori=1:people_countforj=1:training_countimg=im2double(imread(sprintf(path_mask,i,j)));img=imresize(img,[1010]);%归一化至50*50ifndims(img)==3img=rgb2gray(img);endtraining_samples=[training_
