基于matlab程序实现人脸识别

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读入原始图像将图像转化为YCbCr颜色空间利用肤色模型二值化图像并作形态学处理选取出二值图像中的白色区域，度量区域属性，筛选后得到所有矩形块筛选特定区域（高度和宽度的比率在（0.6~2）之间，眼睛特征）存储人脸的矩形区域是特殊区域根据其他信息筛选，标记最终的人脸区域否2.人脸识别程序（1）人脸和非人脸区域分割程序functionresult=skin(Y,Cb,Cr)%SKINSummaryofthisfunctiongoeshere%Detailedexplanationgoesherea=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(Y230)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1ifvalue1result=0;elseresult=1;endend（2）人脸的确认程序functioneye=findeye(bImage,x,y,w,h)%FINDEYESummaryofthisfunctiongoeshere%Detailedexplanationgoesherepart=zeros(h,w);%二值化fori=y:(y+h)forj=x:(x+w)ifbImage(i,j)==0part(i-y+1,j-x+1)=255;elsepart(i-y+1,j-x+1)=0;endendend[L,num]=bwlabel(part,8);%如果区域中有两个以上的矩形则认为有眼睛ifnum2eye=0;elseeye=1;endend(3)人脸识别主程序clearall;%读入原始图像I=imread('face3.jpg');gray=rgb2gray(I);ycbcr=rgb2ycbcr(I);%将图像转化为YCbCr空间heighth=size(gray,1);%读取图像尺寸width=size(gray,2);fori=1:heighth%利用肤色模型二值化图像forj=1:widthY=ycbcr(i,j,1);Cb=ycbcr(i,j,2);Cr=ycbcr(i,j,3);if(Y80)gray(i,j)=0;elseif(skin(Y,Cb,Cr)==1)%根据色彩模型进行图像二值化gray(i,j)=255;elsegray(i,j)=0;endendendendse=strel('arbitrary',eye(5));%二值图像形态学处理gray=imopen(gray,se);figure;imshow(gray)[L,num]=bwlabel(gray,8);%采用标记方法选出图中的白色区域stats=regionprops(L,'BoundingBox');%度量区域属性n=1;%存放经过筛选以后得到的所有矩形块result=zeros(n,4);figure,imshow(I);holdon;fori=1:num%开始筛选特定区域box=stats(i).BoundingBox;x=box(1);%矩形坐标Xy=box(2);%矩形坐标Yw=box(3);%矩形宽度wh=box(4);%矩形高度hratio=h/w;%宽度和高度的比例ux=uint16(x);uy=uint8(y);ifux1ux=ux-1;endifuy1uy=uy-1;endifw20||h20||w*h400%矩形长宽的范围和矩形的面积可自行设定continueelseifratio2&&ratio0.6&&findeye(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,:)=[uxuywh];n=n+1;endendifsize(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,则再根据其他信息进行筛选a=0;arr1=[];arr2=[];form=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ifm1+m3width&&m2+m4heighth&&m30.2*widtha=a+1;arr1(a)=m3;arr2(a)=m4;%rectangle('Position',[m1,m2,m3,m4],'EdgeColor','r');endend%得到人脸长度和宽度的最小区域arr3=[];arr3=sort(arr1,'ascend');arr4=[];arr4=sort(arr2,'ascend');%根据得到的数据标定最终的人脸区域form=1:size(result,1)m1=result(m,1);m2=result(m,2);m3=result(m,3);m4=result(m,4);%最终标定人脸ifm1+m3width&&m2+m4heighth&&m30.2*widthm3=arr3(1);m4=arr4(1);rectangle('Position',[m1,m2,m3,m4],'EdgeColor','r');endendend（4）程序说明人脸识别程序主要包含三个程序模块，人脸识别主程序由三部分构成。第一部分：将图像转化为YCbCr颜色空间，根据色彩模型进行图像二值化，二值化图像进行形态学处理、开运算，显示二值图像；第二部分：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；第三部分：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，标记最终的人脸区域。图像分割程序中，利用肤色可以较为精确的将人脸和非人脸区域分割开来，得到较为精确的二值化图像。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3运行结果（1）第一幅图原始图像肤色分割的二值化图像人脸识别图像（2）第二幅图原始图像肤色分割的二值化图像人脸识别图像（3）第三幅图原始图像肤色分割的二值化图像人脸标定