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(完整版)基于matlab程序实现人脸识别.docx

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基于 matlab 程序实现人脸识别

1.人脸识别流程

1.1.1 基本原理

基于 YCbCr 颜色空间的肤色模型进行肤色分割。在 YCbCr 色彩空间内对肤

色进行了建模发现，肤色聚类区域在 Cb—Cr 子平面上的投影将缩减，与中心区

域显著不同。采用这种方法的图像分割已经能够较为精确的将人脸和非人脸分割

开来。

1.1.2 流程图

人脸识别流程图

将图像转化为YCbCr颜色空

间

否

筛选特定区域（高度和宽度的比率

在（0.6~2）之间，眼睛特征）

是

存储人脸的矩形区域

特殊区域根据其他信息筛

选，标记最终的人脸区域

2.人脸识别程序

（1）人脸和非人脸区域分割程序

function result = skin(Y,Cb,Cr)

%SKIN Summary of this function goes here

% Detailed explanation goes here

a=25.39;

b=14.03;

ecx=1.60;

ecy=2.41;

sita=2.53;

cx=109.38;

cy=152.02;

xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)];

%如果亮度大于 230，则将长短轴同时扩大为原来的 1.1 倍

if(Y>230)

a=1.1*a;

b=1.1*b;

end

%根据公式进行计算

Cb=double(Cb);

Cr=double(Cr);

t=[(Cb-cx);(Cr-cy)];

temp=xishu*t;

value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2;

%大于 1 则不是肤色，返回 0；否则为肤色，返回 1

if value>1

result=0;

else

result=1;

end

（2）人脸的确认程序

function eye = findeye(bImage,x,y,w,h)

%FINDEYE Summary of this function goes here

% Detailed explanation goes here

part=zeros(h,w);

%二值化

for i=y:(y+h)

for j=x:(x+w)

if bImage(i,j)==0

part(i-y+1,j-x+1)=255;

else

part(i-y+1,j-x+1)=0;

end

[L,num]=bwlabel(part,8);

%如果区域中有两个以上的矩形则认为有眼睛

if num<2

eye=0;

else

eye=1;

end

(3)人脸识别主程序

clear all;

%读入原始图像

I=imread('face3.jpg');

gray=rgb2gray(I);

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J_kk

2024-01-11

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