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這篇文章主要介紹了MATLAB中人臉識別算法的示例分析,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
基于MATLAB的人臉識別算法的研究
現如今機器視覺越來越盛行,從智能交通系統的車輛識別,車牌識別到交通標牌的識別;從智能手機的人臉識別的性別識別;如今無人駕駛汽車更是應用了大量的機器識別的是算法在里邊。
今天我們將從MATLAB的圖像識別說起,后邊將陸續講解車牌識別,交通標牌識別等,并努力將它移植到FPGA里邊做到高速實時處理。
MATLAB人臉識別的處理過程:
1. % 讀入圖像
2. %低通濾波,去除噪聲
3. %顏色空間的轉換
4. %像素值概率的計算
5. %圖像的腐蝕
6. %圖像的膨脹
7. %根據填充率,去除手腳等非人臉部分
8. %根據面積比去除一些較小的非人臉部分
9. %根據膚色區域的長寬比出去一些非人臉部分
10.%圈出人臉
部分源碼:
clear all close all clc %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%讀入圖像 x= imread('boy1.bmp'); xx=x; figure, imshow(x); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%低通濾波,去除噪聲 fR=xx(:,:,1); fG=xx(:,:,2); fB=xx(:,:,3); f=1/9*ones(3);%μíí¨??2¨?÷£???3y???μ??éù filtered_fR=imfilter(fR,f); filtered_fG=imfilter(fG,f); filtered_fB=imfilter(fB,f); x_filtered=cat(3,filtered_fR,filtered_fG,filtered_fB); figure, imshow(x_filtered); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%顏色空間的轉換 I=rgb2ycbcr(x); %??é?????×a?? gray=rgb2gray(x); figure, imshow(gray);
實驗結果:
原圖
低通濾波
顏色空間轉換rgbtoycbcr
轉化為灰度圖像
概率計算轉換為二值圖像
腐蝕膨脹
經過7,8,9,10步驟人臉識別成功
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“MATLAB中人臉識別算法的示例分析”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!
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