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1、五邑夬学课程：任课教师:班级：期名:学号：题目：基于机器视觉的驾驶疲劳系统设计一、概述：二、设计：人脸识别人脸检测(facedetection)是指在输入图像中确定所有人脸(如果存在)的位置、大小、位姿的过程。人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术，近年來成为模式识别与计算机视觉领域内-•项受到普遍重视、研究十分活跃的课题。人脸检测(facedetection)问题來源于人脸识别(facerecognition)问题。人脸检测是对给定的图像，判断其中是否有人脸，若有，将所有人脸从背景中分割提取出來，并确定每个人脸在图像中的位
2、置和大小。人脸检测技术可以应用于人脸识别、视频会议、图像与视频检索、刑侦破案和证件验证等领域。人脸检测是对于输入的人脸图像或视频，首先判断其中是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步给岀每个人脸的位置、大小以及各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴含的特征，并将其与已知人脸库中的人脸图像进行対比，从而得到识别结果。由此可见，一个完整的人脸识别过程应包括人脸检测与人脸识别两大部分。人脸识别山两部分工作组成：(1)人脸检测:在输入的图像或视频画面当中确定存在的人脸位置、尺寸等的过程，这是识别工作的基础课题
3、，在减少算法复杂度等方血対识别工作有关键性影响。(2)人脸识别:通过与计算机和连的摄像头动态捕捉人的面部信息，并把捕捉到的人脸与预先录入的人脸数据库中存储的人脸进行比较识别。人脸检测的基本思想是建立人脸模型，比较所有可能的待检测区域与人脸模型的匹配程度，从而得到可能存在人脸的区域。(1)将RGB空间转换为gray空间I=rgb2gray(i)；(2)函数im2bw使用阈值(threshold)变换法把灰度图像(grayscaleimage)转换成二值图像BW=im2bw(I);(3)显示一张二值图像imshow(BW)计划图像
4、处理步骤:输入图像色彩平衡光线补偿(直方图均衡化)色彩空间选择肤色建模—*形态学处理人脸检测得出人脸检测结果脸部识别算法：我们这次打算采用神经网络算法,三、实现本次设计通过MATLAB工具仿真，脸部识别程序：%%%%%简单人脸识别程序i=imread(1face4.jpg1);%imread®数/将灰度图片或者彩色图片读取/并将其存储在变量i中。I=rgb2gray(i);%rgb2gray函数，将彩色图片R红G绿B蓝转换为灰色度，并将其存储于变量I中。0,0,0代表黑色，255,255,255代表白色%255,0,0代表红色
5、等等BW=im2bw(I);%im2bw函数，将RGB彩色图片的红绿蓝转换成黑色和白色。//将图像数据二值化figure,imshow(BW)拓显示存储于BW中的灰度图片。%%%%%最小化背景成份％%召％%%%%%[nln2]=size(BW);省通过size函数获取构成图片的行数和列数。r=floor(nl/10);%floor函数：向下取整c=floor(n2/10);%(与上同解)xl=l;x2=r;s=r*c;%%循环：由四边逐渐向中心收缩，将人脸与背景分离出来fori=l:10yi=i;y2=c；forj=l:10i
6、f(y2<=c
7、
8、y2>=9*c)
9、
10、(xl==l
11、
12、x2==r*10)loc=find(BW(xl:x2zyl:y2)==0);%找出已经二值化图像中等于0的点，即黑白图片中黑色的点的坐标。[op]=size(loc);%区域长和宽pr=o*100/s;ifpr<=100BW(xl:x2zyl:y2)=0沱把这一小块填充成黑色rl=xl;r2=x2;sl=yl;s2=y2;prl=0;endimshow(BW);endyl=y1+c;y2=y2+c;endxl=xl+r;x2=x2+r;endfigure,imshow(BW
13、)%显ZE去边缘后的图片%%%%%%%detectionoffaceobject%%%%%%%%%%%%%%%%%%%L=bwlabel(BW,8);区BB=regionprops(L,*BoundingBox*);%用来测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性BBl=struct2cell(BB);%把结构体数组转化为元胞数组BB2=cell2mat(BB1);%把元胞数组转化为单个矩阵聽判断它是否是最大的区域块，并且是不是满足人脸的长宽比例[sls2]=size(BB2);mx=0;fork=3:4:s2-lp=BB2(
14、lzk)*BB2(lzk+1);ifp>mx&(BB2(1,k)/BB2(1,k+1))<1•8mx=p;j=k;endend%%figure,imshow(I);holdon;%用红色矩形框将人脸框出rectangle(1Position1,[BB2(1,j-2),BB2(
