谁有matlab的pca人脸识别matlab论文?最好关于肤色检测和几何特征识别的,是静态的pca人脸识别matlab。

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人脸检测技术研究及MATLAB实现毕业论文(可编辑)
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基于matlab的人脸识别仿真系统的设计与实现
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3秒自动关闭窗口基于HOG特征的人脸识别方法的研究与实现--《北京建筑大学》2014年硕士论文
基于HOG特征的人脸识别方法的研究与实现
【摘要】:人脸识别目前已经成为广大学者普遍关注的研究热点,它具有自然、直观、非接触、安全、快捷等特点。随着人脸识别技术研究的不断深入,自动人脸识别已经成为最具发展潜力的生物特征识别技术之一。近年来,人脸识别技术在安全监控、模式识别、人机交互等领域中具有广阔的应用前景,逐渐成为模式识别和人工智能领域的一个研究热点。但是,由于人脸在识别过程中受到多种因素的影响,如:复杂的人脸结构、表情的千变万化以及人脸采集的外部环境等,因此到目前为止,自动人脸识别依然是一个具有挑战性的研究课题。
针对人脸图像受光照、角度等方面影响较大的现状,对人脸识别算法进行改进,提出了基于HOG特征的人脸识别优化方法,并在此基础上搭建人脸识别系统,验证结果表明,该算法具有较好的识别效果。本文的研究成果如下:
(1)提出了一种基于YCbCr颜色空间的人脸检测定位方法,将积分投影与嘴唇定位相结合用于人脸检测。
该方法将待识别的彩色图像从RGB色彩空间转换到YCbCr色彩空间中,首先利用建立的肤色模型将彩色图像分割为肤色区域和非肤色区域,然后分别对肤色区域进行水平与垂直方向的积分投影,初步定位嘴唇位置,并根据“三庭五眼”的面部分布规律,进一步定位人脸。
(2)提出了基于HOG特征的人脸识别优化算法,有效地提高了识别率。
该方法将统计学原理与人脸识别算法相结合,在弹性图匹配算法中,用梯度方向直方图(HOG)的描述模型来建立面部标志,并结合统计学原理,对人脸特征点进行分类,赋予不同的特征点不同的权值。仿真结果表明,该算法不仅具有较高的鲁棒性,而且能够有效地提高识别率。
(3)完成了人脸识别系统的搭建。
在上述研究算法的基础上,采用Visual C++和MATLAB开发语言,通过混合编程手段,设计了C/S架构的人脸识别系统。其中,基于VFW的视频采集模块利用Visual C++开发,而人脸区域检测和人脸识别程序则采用MATLAB编程,M文件编译成动态链接库后供Visual C++平台调用。系统运行结果表明,采用本文所提出的算法能够较好的解决光照、角度、旋转等条件的影响,与传统方法相比,具有较高的效率和准确率。
【关键词】:
【学位授予单位】:北京建筑大学【学位级别】:硕士【学位授予年份】:2014【分类号】:TP391.41【目录】:
摘要3-4Abstract4-7第1章 绪论7-15 1.1 课题研究背景及意义7-8 1.2 国内外研究现状8-12
1.2.1 基于几何特征的方法8-9
1.2.2 基于统计特征的方法9-10
1.2.3 基于机器学习的方法10-12 1.3 常用人脸数据库及人脸识别的性能评价12-13
1.3.1 常用人脸数据库12-13
1.3.2 人脸识别的性能评价13 1.4 本文研究内容及创新点13-14 1.5 论文主要工作及结构安排14-15第2章 基于 VFW 的视频采集系统15-21 2.1 VIDEO FOR WINDOWS (VFW) 概述15-18
2.1.1 video for windows (VFW)简介15-16
2.1.2 模块组成和 VFW.h 头文件16-17
2.1.3 AVIcap 捕获窗口17-18 2.2 视频采集的结构流程18-19 2.3 视频采集实现19-21第3章 基于肤色提取的人脸检测定位21-37 3.1 人脸检测技术21-23
3.1.1 人脸检测技术的研究及意义21
3.1.2 人脸检测方法21-23 3.2 基于肤色提取的人脸检测23-27
3.2.1 色彩空间及肤色模型23-26
3.2.2 基于 YCbCr 色彩空间的肤色分割26-27 3.3 人脸图像预处理27-33
3.3.1 图像处理技术27-30
3.3.2 形态学滤波的处理方法30-33 3.4 初步定位人脸区域33-34
3.4.1 积分投影法33
3.4.2 利用投影分析初步定位人脸位置33-34 3.5 人脸校正34-37
3.5.1 嘴唇定位34
3.5.2 准确定位人脸区域34-37第4章 基于 HOG 特征的人脸识别算法37-46 4.1 基于 HOG 特征的弹性图匹配算法37-39
4.1.1 HOG 描述符37
4.1.2 算法实现37-38
4.1.3 建立面部模型和自动标定特征点38-39 4.2 算法优化39-40
4.2.1 优化理论39-40
4.2.2 权值的选取40 4.3 实验数据及来源40-41 4.4 实验过程及结果41-45
4.4.1 基于 ORL 人脸数据库41-43
4.4.2 基于 FERET 人脸数据库43-45 4.5 实验结论45-46第5章 人脸识别系统的设计与实现46-65 5.1 VISUAL C++和 MATLAB 的混合编程46-48
5.1.1 混合编程环境的搭建46-47
5.1.2 Visual C++程序编译链接过程47-48 5.2 软硬件环境和设备48-49
5.2.1 硬件设备48
5.2.2 软件环境48-49 5.3 系统流程图49-50 5.4 系统设计50-52 5.5 系统的实现52-65总结与展望65-67 总结65 展望65-67参考文献67-70致谢70-71在读期间发表论文71
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