人脸识别MATLAB代码

1、精品文档1. 色彩空间转换function r,g=rgb_RGB(Ori_Face)R=Ori_Face(:,:,1);G=Ori_Face(:,:,2);B=Ori_Face(:,:,3);R1=im2double(R);%将 uint8型转换成 double 型G1=im2double(G);B1=im2double(B);RGB=R1+G1+B1;row=size(Ori_Face,1);%行像素column=size(Ori_Face,2);%列像素for i=1:rowfor j=1:columnrr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j);gg(i,j)=G1(i,j)/RG

2、B(i,j);endendrrr=mean(rr);r=mean(rrr);ggg=mean(gg);g=mean(ggg);2. 均值和协方差皮肤库 1.jpg');r1,g1=rgb_RGB(t1);皮肤库 2.jpg');r2,g2=rgb_RGB(t2);皮肤库 3.jpg');r3,g3=rgb_RGB(t3);皮肤库 4.jpg');r4,g4=rgb_RGB(t4);皮肤库 5.jpg');r5,g5=rgb_RGB(t5);皮肤库 6.jpg');r6,g6=rgb_RGB(t6);皮肤库 7.jpg');r7,g7=rg

3、b_RGB(t7);皮肤库 8.jpg');r8,g8=rgb_RGB(t8);。1欢迎下载精品文档皮肤库 9.jpg');r9,g9=rgb_RGB(t9);皮肤库 10.jpg');r10,g10=rgb_RGB(t10);皮肤库 11.jpg');r11,g11=rgb_RGB(t11);皮肤库 12.jpg');r12,g12=rgb_RGB(t12);皮肤库 13.jpg');r13,g13=rgb_RGB(t13);皮肤库 14.jpg');r14,g14=rgb_RGB(t14);皮肤库 15.jpg');r15,g

4、15=rgb_RGB(t15);皮肤库 16.jpg');r16,g16=rgb_RGB(t16);皮肤库 17.jpg');r17,g17=rgb_RGB(t17);皮肤库 18.jpg');r18,g18=rgb_RGB(t18);皮肤库 19.jpg');r19,g19=rgb_RGB(t19);皮肤库 20.jpg');r20,g20=rgb_RGB(t20);皮肤库 21.jpg');r21,g21=rgb_RGB(t21);皮肤库 22.jpg');r22,g22=rgb_RGB(t22);皮肤库 23.jpg');r

5、23,g23=rgb_RGB(t23);皮肤库 24.jpg');r24,g24=rgb_RGB(t24);皮肤库 25.jpg');r25,g25=rgb_RGB(t25);皮肤库 26.jpg');r26,g26=rgb_RGB(t26);皮肤库 27.jpg');r27,g27=rgb_RGB(t27);r=cat(1,r1,r2,r3,r4,r5,r6,r7,r8,r9,r10,r11,r12,r13,r14,r15,r16,r17,r18,r19,r20,r21,r22,r23,r24,r25,r26,r27);g=cat(1,g1,g2,g3,g4,

6、g5,g6,g7,g8,g9,g10,g11,g12,g13,g14,g15,g16,g17,g18,g19,g20,g21,g22,g23,g24,g25,g26,g27);m=mean(r,g)n=cov(r,g)3. 求质心function xmean, ymean = center(bw)bw=bwfill(bw,'holes');area = bwarea(bw);。2欢迎下载精品文档m n =size(bw);bw=double(bw);xmean =0; ymean = 0;for i=1:m,for j=1:n,xmean = xmean + j*bw(i,j)

7、;ymean = ymean + i*bw(i,j);end;end;if(area=0)xmean=0;ymean=0;elsexmean = xmean/area;ymean = ymean/area;xmean = round(xmean);ymean = round(ymean);end4. 求偏转角度function theta = orient(bw,xmean,ymean)m n =size(bw);bw=double(bw);a = 0;b = 0;c = 0;for i=1:m,for j=1:n,a = a + (j - xmean)2 * bw(i,j);b = b +

8、(j - xmean) * (i - ymean) * bw(i,j);c = c + (i - ymean)2 * bw(i,j);。3欢迎下载精品文档end;end;b = 2 * b;theta = atan(b/(a-c)/2;theta = theta*(180/pi);%从幅度转换到角度5.找区域边界function left, right, up, down = bianjie(A)m n = size(A);left = -1;right = -1;up = -1;down = -1;for j=1:n,for i=1:m,if (A(i,j) = 0)left = j;bre

9、ak;end;end;if (left = -1) break;end;end;for j=n:-1:1,for i=1:m,if (A(i,j) = 0)right = j;break;end;end;if (right = -1) break;end;。4欢迎下载精品文档end;for i=1:m,for j=1:n,if (A(i,j) = 0)up = i;break;end;end;if (up = -1)break;end;end;for i=m:-1:1,for j=1:n,if (A(i,j) = 0)down = i;break;end;end;if (down = -1)b

10、reak;end;end;6. 求起始坐标function newcoord = checklimit(coord,maxval)newcoord = coord;if (newcoord<1)newcoord=1;end;。5欢迎下载精品文档if (newcoord>maxval)newcoord=maxval;end;7. 模板匹配function ccorr, mfit, RectCoord = mobanpipei(mult,frontalmodel,ly,wx,cx, cy, angle)frontalmodel=rgb2gray(frontalmodel);model_

11、rot = imresize(frontalmodel,ly wx,'bilinear'); %调整模板大小model_rot = imrotate(model_rot,angle,'bilinear');%旋转模板l,r,u,d = bianjie(model_rot);%求边界坐标bwmodel_rot=imcrop(model_rot,l u (r-l) (d-u);%选择模板人脸区域modx,mody =center(bwmodel_rot);%求质心morig, norig = size(bwmodel_rot);% 产生一个覆盖了人脸模板的灰度图像m

12、fit = zeros(size(mult);mfitbw = zeros(size(mult);limy, limx = size(mfit);% 计算原图像中人脸模板的坐标startx = cx-modx;starty = cy-mody;endx = startx + norig-1;endy = starty + morig-1;startx = checklimit(startx,limx);starty = checklimit(starty,limy);endx = checklimit(endx,limx);endy = checklimit(endy,limy);for i=

13、starty:endy,for j=startx:endx,mfit(i,j) = model_rot(i-starty+1,j-startx+1);。6欢迎下载精品文档end;end;ccorr = corr2(mfit,mult)%计算相关度l,r,u,d = bianjie(bwmodel_rot);sx = startx+l;sy = starty+u;RectCoord = sx sy (r-1) (d-u); %产生矩形坐标8. 主程序clear;fname,pname=uigetfile('*.jpg''*.bmp''*.tif'&

14、#39;*.gif','Pleasechoose a color picture.');%返回打开的图片名与图片路径名u,v=size(fname);y=fname(v);%图片格式代表值switch ycase 0errordlg('YouShould Load Image FileFirst.','Warning.');case'g''G''p''P''f''F'%图片格式若是 JPG/jpg 、BMP/bmp、TIF/tif或者 GIF/

15、gif，才打开I=cat(2,pname,fname);Ori_Face=imread(I);subplot(2,3,1),imshow(Ori_Face);otherwiseerrordlg('You Should Load Image File First.','Warning.'); endR=Ori_Face(:,:,1);G=Ori_Face(:,:,2);B=Ori_Face(:,:,3);R1=im2double(R);%将 uint8 型转换成 double 型处理G1=im2double(G);B1=im2double(B);。7欢迎下载精品文

16、档RGB=R1+G1+B1;m= 0.4144,0.3174;%均值n=0.0031,-0.0004;-0.0004,0.0003;%方差row=size(Ori_Face,1);%行像素数column=size(Ori_Face,2);%列像素数for i=1:rowfor j=1:columnif RGB(i,j)=0rr(i,j)=0;gg(i,j)=0;elserr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j);% rgb归一化gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j);x=rr(i,j),gg(i,j);p(i,j)=exp(-0.5)*(x-m)*inv(n)*(x-m)

17、9;);%皮肤概率服从高斯分布endendendsubplot(2,3,2);imshow(p);%显示皮肤灰度图像low_pass=1/9*ones(3);image_low=filter2(low_pass, p);%低通滤波去噪声subplot(2,3,3);imshow(image_low);% 自适应阀值程序previousSkin2 = zeros(i,j);changelist = ;for threshold = 0.55:-0.1:0.05two_value = zeros(i,j);two_value(find(image_low>threshold) = 1;cha

18、nge = sum(sum(two_value - previousSkin2);changelist = changelist change;previousSkin2 = two_value;。8欢迎下载精品文档endC, I = min(changelist);optimalThreshold = (7-I)*0.1two_value = zeros(i,j);two_value(find(image_low>optimalThreshold) = 1;%二值化subplot(2,3,4);imshow(two_value);%显示二值图像我的照片人脸模板 .jpg');%

19、读入人脸模板照片FaceCoord=;imsourcegray=rgb2gray(Ori_Face);%将原照片转换为灰度图像L,N=bwlabel(two_value,8);%标注二值图像中连接的部分,L 为数据矩阵， N为颗粒的个数for i=1:N,x,y=find(bwlabel(two_value)=i);%寻找矩阵中标号为i 的行和列的下标bwsegment = bwselect(two_value,y,x,8);%选择出第 i 个颗粒numholes = 1-bweuler(bwsegment,4);%计算此区域的空洞数if (numholes >= 1)%若此区域至少包含

20、一个洞，则将其选出进行下一步运算RectCoord = -1;m n = size(bwsegment);cx,cy=center(bwsegment);%求此区域的质心bwnohole=bwfill(bwsegment,'holes');%将洞封住（将灰度值赋为 1）justface = uint8(double(bwnohole) .* double(imsourcegray);%只在原照片的灰度图像中保留该候选区域angle = orient(bwsegment,cx,cy);%求此区域的偏转角度bw = imrotate(bwsegment, angle, 'b

21、ilinear');bw = bwfill(bw,'holes');。9欢迎下载精品文档l,r,u,d =bianjie(bw);wx = (r - l +1);%宽度ly = (d - u + 1);%高度wratio = ly/wx%高宽比if (0.8<=wratio)&(wratio<=2)% 如果目标区域的高度 / 宽度比例大于 0.8 且小于 2.0 ，则将其选出进行下一步运算S=ly*wx;%计算包含此区域矩形的面积A=bwarea(bwsegment);%计算此区域面积if (A/S>0.35)ccorr,mfit, RectC

22、oord =mobanpipei(justface,frontalmodel,ly,wx, cx,cy, angle);endif (ccorr>=0.6)mfitbw=(mfit>=1);invbw = xor(mfitbw,ones(size(mfitbw);source_with_hole = uint8(double(invbw) .*double(imsourcegray);final_image = uint8(double(source_with_hole) +double(mfit);subplot(2,3,5);imshow(final_image);%显示覆盖了

23、模板脸的灰度图像imsourcegray = final_image;subplot(2,3,6);imshow(Ori_Face);%显示检测效果图end;if (RectCoord = -1)FaceCoord = FaceCoord; RectCoord;endend。10欢迎下载精品文档endend% 在认为是人脸的区域画矩形numfaces x = size(FaceCoord); for i=1:numfaces,hd = rectangle('Position',FaceCoord(i,:);set(hd, 'edgecolor', 'y&

24、#39;);end人脸检测是人脸识别、人机交互、智能视觉监控等工作的前提。近年来,在模式识别与计算机视觉领域 , 人脸检测己经成为一个受到普遍重视、研究十分活跃的方向。本文针对复杂背景下的彩色正面人脸图像, 将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来, 构建了人脸检测实验系统 , 并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。本文首先介绍了人脸检测技术研究的背景和现状,阐明人脸检测技术发展的重要意义, 对目前常用的一些检测算法进行了总结, 然后着重阐述了基于肤色分割和模板匹配验证的人脸检测算法。 肤色是人脸重要特征, 在通过肤色采样统计和聚类分析后, 确立一种在 YCbCr 空间下的基于高斯模型的肤色分割方法。在YCbCr 色彩空间中建立肤色分布的高斯模型, 得到肤色概率似然图像 , 在最佳动态阈值选取算法下完成肤色区域的分割。采用数学形态学和一些先验知识对所得到的肤色区域进行人脸特征筛选, 进一步剔除非人脸肤色区域, 减少候选人脸数量, 简化后续检测过程的处