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MATLAB代做|FPGA代做--基于MATLAB的人脸检测算法

时间:2018-9-27 0:16:04 点击:

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算法基本思路:

第一步:读入图片;

        将人脸库的图片读入到MATLAB中;

第二步:对读入的图片进行特征提取;

        对标准的人脸库,提取相关的特征参数,具体的特征参数根据实际情况来确定;

第三步:对读入的图片的特征值进行SVM训练;

第四步:使用得到的SVM网络对不同的图片进行测试,从而实现人脸的识别;

具体的算法流程是这么一个过程:

第一:首先初始化一个区域,这个区域的大小和训练图片的大小相似;

第二:将需要测试的区域送入到神经网络模型,然后开始训练;

第三:然后将测试得到的结果和设定的门限值进行比较;

第四:如果符合门限要求,那么定义该区域值为1,否则为-1

第五:将符合要求的门限值的位置进行标志,然后更新区域位置,然后再次进行测试;

第六:最后得到符合要求的测试区域,从而获得对应的人脸位置;

        整个算法的测试效果如下所示:


以二维形式存在的人脸图像所包含的数据信息是非常多的,而且,这些数据中还包含了很多与人脸身份并没有多少关系的冗余信息,例如,表情、光线条件等。因此,不能将这些数据直接作为人脸的代表特征来进行识别,也就是必须首先进行特征提取。特征提取的定义为:当原始特征的数量很大,或者说样本是处于一个高维空间中的向量时,通过映射(或变换)的方法用低维空间来表示。如上所述,由于人脸的维数在通常情况下很高,特征提取的成败就对整个识别阶段的效果有决定性的影响。甚至可以这样认为:在某种意义上,人脸识别过程的成败就决定于特征提取的好坏,因此,如何有效的进行特征提取就成为人脸识别科研人员不得不面对的关键性问题。鉴于特征提取的重要性,也有人将它独立作为整个人脸识别过程中的一个阶段。这里,其主要操作时提取特征,并将特征结果向量化,使二维的特征矩阵变为一维的特征向量,从而方便操作。

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作者:人脸检测 来源:人脸检测
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