欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:26021870
大小:2.30 MB
页数:57页
时间:2018-11-24
《基于matlab的肤色分割和匹配的人脸识别设计研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、WORD格式编辑整理毕业设计(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一三年五月专业知识分享WORD格式编辑整理毕业设计(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
2、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。III、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
3、真测试;第12~15周:对比测试;第16~18周:毕业论文撰写,答辩。专业知识分享WORD格式编辑整理Ⅳ、主要参考资料:[1].[美]恩格尔WK.DigitalSignalProcessingUsingMATLAB[M].西安:西安交通大学出版社,2002[2].[美]NakamuraS.NumericalAnalysisandGraphicVisualizationwithMATLAB(SecondEdition)[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].
4、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)
5、: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):专业知识分享WORD格式编辑整理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。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果,也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:日期:学位论文版权使用授权书本学位论文作者
6、完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌航空大学科技学院可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。作者签名:日期:导师签名:日期:专业知识分享WORD格式编辑整理基于肤色分割和匹配的人脸识别算法研究学生姓名:张翀班级:0982042指导老师:李忠民摘要:人脸识别技术是生物特征识别技术中应用最广的一项技术,也是计算机视觉和模式识别领域研究得最多的一个课题。随
7、着科技的发展,传统的身份验证已很难适应人们的需求。基于虹膜和指纹的生物特征验证对采集条件要求高,很难大范围推广。同其他生物特征识别技术相比(比如虹膜、指纹),人脸识别技术具有操作简单、结果直观、隐蔽性好的优越性。因此,人脸识别技术在信息安全、刑事侦破、公共事业等领域具有广泛的应用前景。人脸识别技术就是通过计算机提取人脸的特征,并根据这些特征进行身份验证的一种技术。它涉及模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学等诸多学科的知识,是当前研究的热点之一。本文提出了一种基于肤色与模板匹配的人脸识别算法。本文首先利用颜
8、色空间特性,对人脸肤色的聚类特性进行了研究,基于不同的颜色空间肤色聚类结果的对比,本文选择YCbCr颜色模型来进行肤色分割。依据人的肤色信息,在YCbCr空间进行肤色映射生成二值图像,然后根据人脸的形状特征确定人脸所在位置。并对灰度图象进行剪切提取,为后续识别做好准备。其次,文章研究了滤波器,填空处理,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
此文档下载收益归作者所有