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基于MATLAB的人脸识别报告.doc

发布时间：2022-05-29 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.51M 资料格式：doc 举报 版权申诉
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    科学计算与数据处理实验报告
    科学计算与数据处理实验报告
    科学计算与数据处理实验报告 课程名称： 科学计算与数据处理实验 课程编号： 指导教师： 学生姓名： 学 号： 实验名称： 基于 MATLAB 实现人脸识别 成 绩： 二〇一七年十月 1
    学 号 实验名称 实验目的 科学计算与数据处理实验报告 姓 名 基于 MATLAB 实现人脸识别 1、 深入研究 MATLAB 在计算机相关的某一专业领域的综合应用 2、 熟悉 MATLAB 中专业级 Toolbox 或 Simulink 的功能和用法 3、 学会综合运用 MATLAB 解决本领域科学计算与数据处理的实际问题 4、 探索如何使用 MATLAB 进行图像简单处理，进而识别人脸 实验方案 一、人脸识别的基本原理和方法 目前，人脸识别在图形图像领域中应用较为广泛，主要肤色建模方法有： 阈 值法，简单高斯模型，混合高斯模型，直方图统计和区域级检测。 通过比较 RGB，HSV，Ycbcr 空间，发现 Ycbcr 和 HSV 空间在进行人脸 肤色分割方面由于肤色范围紧密，不易受光照其他物体干扰。但是 RGB 与 HSV 空间的转换相比 RGB 到 Ycbcr 空间转换来说较为复杂些，所以我们采用 Ycbcr 空间进行人脸肤色的建模与分割。 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 够较精确的将人脸和非人脸分割开来。分割完成后进行二值化作形态学处理， 最后度量区域属性、筛选矩形块，最终标记处人脸。本文的主要任务就是编写 MATLAB 程序，实现人脸识别。 二、实验方案 基于 MATLAB 的人脸识别程序主要包含三个程序模块，人脸识别主程序、 图像分割程序以及人脸的确认程序。 图像分割程序中，利用肤色可以较精确地将人脸和非人脸区域分割开来， 得到处理后的二值化图像。 人脸的确认程序，以存储的所有矩形区域作为研究对象，当区域内有眼睛 存在时，才认为此区域为人脸区域。 人脸识别主程序由三部分构成。首先：将图像转化为 YCbCr 颜色空间，根 据色彩模型进行图像二值化，进行形态学处理，显示二值图像。其次：采用标 记方法选取出图中的白色区域，度量区域属性，存放经过筛选以后得到的所有 矩形块，筛选特定区域，存储人脸的矩形区域。最后：对于所有人脸的矩形区 域，如果满足条件的矩形区域大于 1 则再根据其他信息进行筛选，标记最终的 得到的人脸区域。 （1）人脸和非人脸区域分割程序（M 函数文件）：division.m function result = division(Y,Cb,Cr) a=25.39; b=14.03; 2
    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 end （2）人脸筛选、确认程序（M 函数文件）：sure.m function eyes= sure(bimage,x,y,w,h) part=zeros(h,w); %二值化函数处理，255 和 0 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 end end [L,num]=bwlabel(part,8); %判断眼睛算法，如果区域中有两个以上的矩形则认为有眼睛 if num<2 eyes=0; else 3
    eyes=1; end end （3）MATLAB 主函数 M=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\face4.jpg');%读入原始图像 gray=rgb2gray(M); ycbcr=rgb2ycbcr(M); heighth=size(gray,1); width=size(gray,2); for i=1:heighth %将图像转化为 YCbCr 空间 %读取图像尺寸大小 %利用肤色模型二值化图像 for j=1:width Y=ycbcr(i,j,1); Cb=ycbcr(i,j,2); Cr=ycbcr(i,j,3); if(Y<80) gray(i,j)=0; else if(division(Y,Cb,Cr)==1) %根据色彩模型进行图像二值化 gray(i,j)=255; gray(i,j)=0; else end end end %二值图像形态学处理 %选出图中的白色区域 %度量区域属性 %存放经过筛选以后得到的所有矩形块 end se=strel('arbitrary',eye(5)); gray=imopen(gray,se); figure;imshow(gray) [L,num]=bwlabel(gray,8); stats=regionprops(L,'BoundingBox'); n=1; result=zeros(n,4); figure,imshow(M); hold on; for i=1:num box=stats(i).BoundingBox; x=box(1);%矩形坐标 X y=box(2);%矩形坐标 Y w=box(3);%矩形宽度 w h=box(4);%矩形高度 h ratio=h/w;%宽度和高度的比例 ux=uint16(x); uy=uint8(y); 4 %开始筛选特定区域
    if ux>1 ux=ux-1; end if uy>1 uy=uy-1; end if w<40 || h<40|| w*h<700 %矩形长宽的范围和矩形的面积可自行设定，这是第二次矩形框大小 continue elseif ratio<2 && ratio>0.6 && sure(gray,ux,uy,w,h)==1 %根据“三庭五眼”规则高度和宽度比例应该在（0.6,2）内； result(n,:)=[ux uy w h]; n=n+1; end end if size(result,1)==1 && result(1,1)>0 %对可能是人脸的区域进行标记 rectangle('Position',[result(1,1),result(1,2),result(1,3),result(1,4)],'EdgeColor','r'); else %如果满足条件的矩形区域大于 1,则进行其他信息的筛选 a=0; arr1=[];arr2=[]; for m=1:size(result,1) m1=result(m,1); m2=result(m,2); m3=result(m,3); m4=result(m,4); %得到符合和人脸匹配的数据 if m1+m3
    %最终确定人脸 if m1+m3
    经过二值化处理过的图片 经过二值化处理后，初步分别出三个女士的脸部轮廓。下面需要进行筛选 脸部区域。如下图。 最终的识别人脸照片 红线矩形框内，标出的便是大致的脸部轮廓，并还原出原图。 7
    2）第一次处理结果如下，与第一次处理步骤相同。 原图 二值化处理后 8
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