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matlab人臉識別教程PPT下載

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457.68 KB
素材授權(quán):
免費下載
素材格式:
.ppt
素材上傳:
ppt
上傳時間:
2018-02-14
素材編號:
185240
素材類別:
儀器設(shè)備PPT

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matlab人臉識別教程PPT

這是一個關(guān)于matlab人臉識別教程PPT,包括了基本介紹,實驗梗概,實驗程序與結(jié)果顯示,實驗不足,心得體會等內(nèi)容,人臉識別系統(tǒng)設(shè)計 目錄 一.基本介紹 ·什么是人臉識別 ·研究背景與意義 二. 實驗梗概 ·實驗用到的函數(shù) 三.實驗程序與結(jié)果顯示 四.實驗不足 五.心得體會 一.基本介紹 1.什么是人臉識別 人臉識別,特指利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術(shù)。 廣義的人臉識別實際包括構(gòu)建人臉識別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù),包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預(yù)處理、身份確認以及身份查找等;而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。它的工作原理是借由的生物特征來確認生物個體。本實驗只是將定位人臉,將人臉從圖像中區(qū)分出來。2.研究背景與意義: 人臉識別作為一項新興的科學(xué)研究項目,有著廣泛的應(yīng)用前景,而且隨著計算機技術(shù)的更新發(fā)展,它的科學(xué)研究價值也越發(fā)凸顯。經(jīng)過幾十年的研發(fā)探討,世界各大研究結(jié)構(gòu)的研發(fā)人員的不斷努力下,人臉識別技術(shù)一已取得豐碩的成果,可在一定限制條件下完成人臉的自動識別。這些成果的取得更促進了人們對人臉識別這一課題的深入研究。在電子商務(wù)飛速發(fā)展的今天,人臉識別系統(tǒng)的范疇一不足以涵括人臉識別的應(yīng)用范圍,在數(shù)字圖像處理、視頻領(lǐng)域、基于內(nèi)容的檢索等方面有著重要的應(yīng)用價值,歡迎點擊下載matlab人臉識別教程PPT哦。

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人臉識別系統(tǒng)設(shè)計 目錄 一.基本介紹 ·什么是人臉識別 ·研究背景與意義 二. 實驗梗概 ·實驗用到的函數(shù) 三.實驗程序與結(jié)果顯示 四.實驗不足 五.心得體會 一.基本介紹 1.什么是人臉識別 人臉識別,特指利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術(shù)。 廣義的人臉識別實際包括構(gòu)建人臉識別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù),包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預(yù)處理、身份確認以及身份查找等;而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。它的工作原理是借由的生物特征來確認生物個體。本實驗只是將定位人臉,將人臉從圖像中區(qū)分出來。2.研究背景與意義: 人臉識別作為一項新興的科學(xué)研究項目,有著廣泛的應(yīng)用前景,而且隨著計算機技術(shù)的更新發(fā)展,它的科學(xué)研究價值也越發(fā)凸顯。經(jīng)過幾十年的研發(fā)探討,世界各大研究結(jié)構(gòu)的研發(fā)人員的不斷努力下,人臉識別技術(shù)一已取得豐碩的成果,可在一定限制條件下完成人臉的自動識別。這些成果的取得更促進了人們對人臉識別這一課題的深入研究。 在電子商務(wù)飛速發(fā)展的今天,人臉識別系統(tǒng)的范疇一不足以涵括人臉識別的應(yīng)用范圍,在數(shù)字圖像處理、視頻領(lǐng)域、基于內(nèi)容的檢索等方面有著重要的應(yīng)用價值。作為一項具有最廣泛應(yīng)用前景的人體識別技術(shù),人臉識別將得到越來越多的重視。 二. 實驗梗概 本次實驗利用MATLAB軟件實現(xiàn)人臉信息的識別,在輸入的整幅圖像中尋找人臉區(qū)域,把圖像分割成兩個部分——人臉區(qū)域和非人臉區(qū)域,從而為后續(xù)的應(yīng)用作準備。 實驗利用YCbCr空間以及二值圖像實現(xiàn)人臉邊緣分割,將真彩圖像轉(zhuǎn)換為YCbCr圖像,根據(jù)面部肌膚在YCbCr色度空間的分布范圍,設(shè)定門限閥值,實現(xiàn)人臉區(qū)域與非人臉區(qū)域的分割,通過膨脹腐蝕等一系列運算剔除干擾因素,再結(jié)合長寬比、目標面積等計算方法在圖像中分割出人臉區(qū)域,經(jīng)試驗,該方法能夠排除面部表情、發(fā)型、衣著背景等干擾而確定人臉區(qū)域。 實驗用到的函數(shù):將rgb圖像轉(zhuǎn)化為ycbcr圖像:rgb2ycbcr 設(shè)置用于膨脹腐蝕及開閉運算等操作的對象:strel 對灰度圖像進行閉運算(即先膨脹后腐蝕):imclose 對灰度圖像進行開運算(即先腐蝕后膨脹): imopen 填充圖像區(qū)域和空洞:imfill 實現(xiàn)腐蝕操作:imerode 實現(xiàn)膨脹操作:imdilate 設(shè)置操作的鄰域類型:bwlabeln 用于返回所需元素所在位置:find 用于聯(lián)結(jié)數(shù)組:cat 求矩陣最小/最大值:min/max 三.程序與結(jié)果顯示 原圖像 sum=0; Ori_Face=f; copy=f; img=f; f=rgb2ycbcr(f); f_cb=f(:,:,2); f_cr=f(:,:,3); f= (f_cb>=100) & (f_cb<=127) & (f_cr>=138) &(f_cr<=170) ; imshow(f) se=strel('square',3);%構(gòu)建一個3*3單位矩陣作為結(jié)構(gòu)元素 f=imopen(f,se);%圖片開運算 f=imclose(f,se);%圖片閉運算 figure(3) imshow(f) f=imfill(f,'holes');%%填孔處理 imshow(f); se1=strel('square',8); f=imerode(f,se1); f=imdilate(f,se1); imshow(f);%區(qū)域連通 [L,num]=bwlabeln(f,4);%設(shè)定操作的鄰域類型為4-領(lǐng)域 for i=1:num; [r,c]=find(L==i); r_temp=max(r)-min(r); c_temp=max(c)-min(c); temp=size(r); sum=sum+temp(1); area_sq=r_temp*c_temp; area=size(find(L==i),1); ratio=area/area_sq; if((r_temp/c_temp<1.25)|(r_temp/c_temp>2.5)|ratio<0.55|area<600) for j=1:temp(1) L(r(j),c(j))=0; end else continue; end end L=bwperim(L,8);%邊緣檢測,檢測出人臉的邊緣區(qū)域 L=uint8(L); z=find(L(:)>0); L(z)=255; imshow(L); 檢測出人臉邊緣圖像 L_r=L; L_g=L; L_b=L; L_rgb=cat(3,L_r,L_g,L_b);%在原圖上加框 img1_r=min(L_r+img(:,:,1),255); img1_g=min(L_g+img(:,:,2),255); img1_b=min(L_b+img(:,:,3),255); img1=cat(3,img1_r,img1_g,img1_b); imshow(img1); 結(jié)果圖像: 四.實驗不足 1.圖片所拍攝下的人臉必須是正對著攝像機鏡頭,對于俯視,側(cè)視的拍攝并不能識別人臉。 2.由于實驗用人臉面積大小進行非人臉排除,所以當圖片中人物臉部面積很小時,將被視為非人臉。 3.實驗是根據(jù)面部肌膚在YCbCr色度空間的分布范圍,設(shè)定門限閥值,實現(xiàn)人臉區(qū)域與非人臉區(qū)域的分割,所以當人臉顏色太白或太黑將無法識別。 4.如結(jié)果圖所示,所使用的方法不能有效的將人臉鎖骨部分在圖片中剔除,因為當真彩圖片轉(zhuǎn)換為YCbCr空間時人臉的下顎和脖頸,鎖骨部分是默認為不具有層次感的,直接作為一張灰度圖片存儲到計算機中進行后續(xù)處理。 這些是需改進的地方。 五.心得體會 1. 在本次實驗中遇到的問題: ①自選圖像進行處理時,顯示所用圖像不存在。解決方法:在current folder中添加所用圖像所在的地址。 ②圖像處理結(jié)果中手的部分被誤判為人臉。解決方法在程序排除非人臉部分中添加了將小面積區(qū)域排除的語句,但這也導(dǎo)致在當圖片中人臉面積很小時無法辨別出來 2. 鞏固加深了matlab中一些圖像處理函數(shù)( strel , imclose , imopen, imfill, imerode, imdilate, bwlabeln, cat等 )的使用方法。vmg紅軟基地

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