机器学习概述专业课程设计方案报告MATLAB人脸识别.doc

机器学习概述课程设计报告题目：MATLAB人脸辨认系统 姓 名：* 学 号：* 专 业：* 时 间：/8/7目 录一、课程设计目二、设计内容与规定三、详细设计四、课程设计总结五、参照文献一. 课程设计目人脸辨认作为一项新兴科学研究项目，有着广泛应用前景，并且随着计算机技术更新发展，它科学研究价值也越发凸显。通过几十年研发探讨，世界各大研究构造研发人员不断努力下，人脸辨认技术一已获得丰硕成果，可在一定限制条件下完毕人脸自动辨认。这些成果获得更增进了人们对人脸辨认这一课题进一步研究。在电子商务飞速发展今天，人脸辨认系统范畴一局限性以涵括人脸辨认应用范畴，在数字图像解决、视频领域、基于内容检索等方面有着重要应用价值。二 设计内容及规定1、选取KNN,聚类或SVM办法中一种或其她机器学习办法一种进行课程设计2、规定能完毕详细辨认任务：如 图像分割、语音辨认、人脸辨认3、规定辨认对象中有自己生活元素，例如图像中涉及学校图片或语音时本人语音等。三 详细设计YCbCr空间灰度图像转换 噪声消除 图像填孔 图像重构 人脸区域拟定 边沿检测 （原图-涉及个人隐私，未呈现原图）（YCbCr空间转换）（噪声消除）（图像填孔）（图像重构）（人脸区域拟定）（涉及个人隐私）四 课程设计总结通过三天学习以及课后学习，我运用SVM算法进行人脸辨认，由于光照强度不同、人脸肤色不同、图片背景不同往往导致每张图片都具备自身特色，将人脸区域从背景、衣着、发型等非人类区域中分割出来。普通使用RGB图片不适合于建立人脸皮肤模型，由于在RGB空间中，使用三基色（r,g,b）表达图片亮度以及颜色。在不同环境下光照条件变化，很难将肤色点从非肤色点中分离出来，如果在RGB图像上进行解决，将产生离散肤色点，图片中间嵌有诸多非肤色点，提高了人脸检测难度，容易产生不可靠肤色分割。解决办法是隔离颜色表达式中亮度信息与色度信息，充分运用色度空间中肤色所示出来聚类性。为此需要创造这样一种色彩空间，这个空间能把R、G、B所代表色度信息与亮度信息分开表达。色彩空间惯用转换颜色模型重要有：YIQ、YCbCr、HSV等。这里，采用YCrCb色彩空间作为报告设计空间。通过颜色转换后大大缩减了人脸搜索范畴，为SVM算法提供更有效办法。本次课程设计，我学会了诸多有用算法，并可以初步实现，理解机器语言过程以及理解MATLAB强大功能。五 参照文献 1 姚敏数字图像解决M机械工业出版社，：22 王爱民，沈兰荪图像分割研究综述J测控技术，19（5）：1-53 张德丰详解MATLAB数字图像解决M北京：电子工业出版社，7：249 4 杨杰数字图像解决及MATLAB实现M北京：电子工业出版社，2：149-1505 张洪刚，陈光，郭军编著图像解决与辨认M北京：北京邮电大学出版社，：102-103 6 韩晓军数字图像解决技术与应用M北京：电子工业出版社，7：387 张化光，刘鑫蕊，孙秋野编著MATLAB/SIMULINK实用教程M北京：人民邮电出版社，3：2358 何东健数字图像解决M西安：西安电子科技大学出版社，5：86 9 刘刚MATLAB数字图像解决M北京：机械工业出版社，5：199-200附录：程序sum=0;iptsetpref(ImshowBorder，tight)%设立图像解决工具箱参数f=imread(333.jpg);Ori_Face=f;copy=f;img=f;f=rgb2ycbcr(f);%rgb空间转换为ycbcr空间f_cb=f(:,:,2);f_cr=f(:,:,3);f= (f_cb=100) & (f_cb=138) &(f_cr=170) ;%皮肤颜色在ycbcr色度空间分布范畴为:100=cb=127,138=cr=170figure(1); imshow(f);se=strel(square,3);%构建一种3*3单位矩阵作为构造元素f=imopen(f,se);%图片开运算f=imclose(f,se);%图片闭运算figure(2),imshow(f);%消除噪声f=imfill(f,holes);%填孔解决figure(3),imshow(f);se1=strel(square,8);f=imerode(f,se1);f=imdilate(f,se1);figure(4),imshow(f);%区域连通L,num=bwlabeln(f,4);设定操作邻域类型为4-领域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_temp2.4)|temp(1)14000|ratio0.55 %运用脸部宽长比大概上下限（1.54-2.4）来拟定一种人脸范畴. %脸部区域14000去掉,普通为手或其她干扰. %矩形面积area_sq=目的区长度*宽度,目的区面积为area,若area/area_sq0);L(z)=255;figure(5),imshow(L);L_r=L;L_g=L;L_b=L;L_rgb=cat(3,L_r,L_g,L_b);%在原图上加框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);figure(6),imshow(img1);