人脸图像特征提取matlab代码 《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》 各种标准图像处理算法(Matlab／Visual C++) 汽车牌照的投影失真校正(Matlab／Visual C++) 顶帽变换(Matlab／Visual C++) 主成份分析(Matlab) LBP特征提取(Matlab) 基于人工神经网络的数字识别系统(visual C++) 基于支持向量机的人脸识别系统(Matlab) 为想要了解数字图像处理与机器视觉领域的读者提供了一条扎实的进阶之路，从基本的图像处理算法，到投影校正、顶帽变换等高级应用，再到特征提取、分类器设计，以及像光学字符识别、人脸识别等综合案例，一步步地引导读者从阅读中获得知识，于实践中升华感悟。 Matoab与Visusl C++两种语言描述的无缝连接，体现出科学研究和工程实践在图像处理与机器视觉领域的完美结合。 该代码已经在VS2015x64 和 x86 下实验通过，很多基础的图像处理算法C++实现都在里面 MICROSOFT FOUNDATION CLASS LIBRARY : DIPDemo 《数字图像处理与

为了消除光照变化对人脸识别的影响,提出了一种新的基于小波的光照归一化算法。首先对人脸图像进行三级小波分解,获取低频和高频系数;接着对低频成分直方图均衡化,减弱光照的影响,同时对高频成分阈值去噪,再放大高频以增强图像边缘;最后进行逆小波变换,得到归一化后的人脸图像。在Yale B人脸库上的实验结果表明:本文方法可有效减弱光照变化对人脸识别的影响,显著地提高了人脸识别系统的识别率。

目 录 摘 要 Abstract 1绪论 1.1课题背景及研究意义 1.2国内外学生宿舍管理系统研究现状 1.3人脸识别技术的研究现状 1.4本论文主要工作内容 1.5本论文创新点 2学生宿舍管理系统技术选择和需求分析 2.1Spring 2.2Spring MVC 2.3MyBatis 2.4系统需求概述. 2.5系统建设目标 2.6用户特征. 2.7非功能性需求. 3学生宿舍管理系统平台设计 3.1平台架构设计. 3.2系统总体业务描述 3.3学生宿舍管理系统前端设计概要 3.4用户管理. 3.5业务流程. 3.5.1宿舍大门出入流程图 3.5.2宿舍异常就寝记录流程 4人脸识别在学生宿舍管理系统中的应用 4.1机器学习. 4.2人脸图像采集. 4.3人脸检测. 4.4人脸图像预处理. 5学生宿舍管理系统的实现与测试 5.1前端代码结构设计 5.2系统登录页面设计 5.3学生宿舍管理系统基础管理.. 5.4学生宿舍管理系统宿舍就寝信息管理 5.5 功能测试 5.6详细测试记录 5.7人脸识别测试. 6总结与展望

人脸图像特征提取matlab代码基于特征值的面部识别和匹配 该项目旨在通过使用Haar分类器来改进人脸检测系统，以获得更高的准确度结果。 Haar分类器用于面部检测，因为它可以非常快速地检测到所需图像。 该算法已用于检测，实现了较高的检测精度。 1.数据预处理 出于该项目的目的，已经获得了40个人的数据集。 这些人每个人都有10个姿势不同的图像。 这意味着总共有40 x 10 = 400张图像。 对于每个人，都有单独的文件夹。 用这种方式解释会造成混乱。 在图1中，我们可以在第一行中看到40个标记为1、2、3到40的人。每个人都有10张图像。 这些图像是灰度的。 所有这些图像必须具有相同的尺寸和分辨率。 最后，每个人的图像都保存在单独的文件夹中。 在图1中，s1，s2，s3…..s40代表文件夹。 此过程的摘要如下：•每个人10张图像•每个人1个文件夹（s1，s2，s3等）•图像必须为灰度级•图像必须具有相同的分辨率和尺寸。 我已经拍摄了92 x 112像素的图像。 •图像名称必须是数字，例如1、2、3。•并且图像必须具有相同的扩展名，例如bmp，pgm和/或任何图像格式 2.数据集加

该代码适用于面部亮度变化不大的图像。面部必须正确照亮。 此代码的输出主要用于特征检测或面部表情识别目的。 在 facedetection.m 文件的第一行给出输入（图像名称）并运行该文件。 face_database 文件夹包含一些图像，代码在这些图像上给出了有利的输出。

MORPH-II数据集由16至77岁人群的照片组成，每个人平均有4张照片。这是公开的最大的纵向人脸图像数据集。学术版包含了大约55000张5年拍摄的图像。MORPH-II数据集收集了55134张头像，其中提供了有价值的纵向数据。

MATLAB人脸考勤系统，从一副图像中扫描人脸，定位，分割，识别，记录考勤信息。有库外检测的功能。如果有人替签到的话，就预警。

这是一个AU人脸图像库，对做人脸识别的同学们有用，你们感兴趣的同学可以下载看看，可以自己做预处理，然后再提取特征，最后分类匹配

眼镜是人脸图像中最常见的遮挡物，它对识别率的影响很大。为了提高戴眼镜人脸图像的识别率，提出了一个从正面人脸图像中提取并摘除眼镜的方法。通过一个自适应二值化的方法，检测了正面人脸图像中眼镜遮挡的部分。经过迭代的误差补偿方法，合成了对应输入图像的不戴眼镜的正面人脸图像。实验结果表明：该方法能有效地合成无眼镜的正面人脸图像。原始戴眼镜人脸图像的识别率是50.1%，合成的无眼镜正面人脸图像的识别率是99.4%。

卷积神经网络根据人脸图像进行性别识别