matlab人脸签到课程设计

『壹』 matlab做一个人脸识别页面

逛逛论坛吧，估计有的专。属http://www.ilovematlab.cn/forum.php

『贰』 用Matlab实现的人脸定位，急，期待高手解答

大概看了一下，这个程序编得一团糟，肯定有问题~~~~看完头两个IF我已经疯了。编算法人的思路我说一下你就明白了。

读进一幅图，二进制化，也就是说比如200X120的矩阵，只有黑白，要么1，要么0.

用网格把它打成10X10的格子图，每格就有个20X12的小矩阵。然后
for i = 1:10
...
for j = 1:10
这两个FOR就是对这100个格子逐个进行分析，从格子1，一直到格子100，但实际上后面就发现是对对这100个格子的边缘格子进行分析 ，中间不动（就是假设 边缘最没用，脸不会出现在那儿，能扔就扔掉）

if (y2<=c | y2>=9*c) | (x1==1 | x2==r*10) % 保证是在边缘的格子里面
loc=find(BW(x1:x2, y1:y2)==0); % 这个格子（矩阵）里，有多少值为0的元素，即为背景元素，没用的，不是人脸。（所以这段 程序开头写了“将背景部分弱化”。
[o p]=size(loc); % 噢，找到了这么多个0
pr=o*100/s;
% 用pr值 来判断是否应该将这整个格子全部值 赋为0，比如一个格子里面只有几个1（比如几根头发），其它全是无用的信息0，那么干脆就把这个格子全部变成0，免得影响判断。pr的定义是有问题的，因为o永远小于s（你可以自己算算），所以所有的边缘格都会强行被赋为0，就是“全黑了”。
if pr<=100
BW(x1:x2, y1:y2)=0;
r1=x1;r2=x2;s1=y1;s2=y2; % 这句话P用没有，整个程序前后都没出现r1,r2,s1,s2，在这儿定义有什么用？
pr1=0; %同样是句P话，其他地方都没出现过pr1
end

end
y1=y1+c;
y2=y2+c;
end

x1=x1+r;
x2=x2+r;

然后这几句就是格子赋值 结束，继续前进，找下一个格子呗，又回到初始。。。

所以，上面这段程序，什么人脸不人脸检测的，就是把边缘全部变黑而己……

所以下面我也看不进去了。。。

补充：

还是说完吧，后面一段程序，其实就是把所有变黑的边缘的边界给勾了出来。没有任何新东西。。。

所以你这段程序，就是先把边缘全部抹黑，然后勾出这个边缘的边界，画出来，就行了。没有任何“人脸定位”的东西，就是假设人脸在图的中间，边缘没有任何信息。。。仅此而己~~~

『叁』 使用matlab，如何设计人脸的识别，一般的步骤是

1、设来计流程：清除环境变量 人脸特征自向量提取 训练集/测试集产生 创建神经网络 训练网络
仿真测试 结果显示
2、提取特征向量?
一般提取左方' '左前方' '前方' '右前方' '右方的特征
3、只有训练过了 输入一张图片 才能提取特征 进行比对啊 才知道人脸的朝向

『肆』 人脸识别中，如何用MATLAB编程将许多人脸图像一次读入，并且每一列代表一幅图像，谢谢

假设图像名为：Face001.tif, Face002.tif, Face003.tif ...
N 为总图像数
你是指将二维图像压缩成一列来表示？版图像是灰度权图还是彩色图？
大致如下：

Temp = [];
for i = 1:N
fileName = sprintf('Face00%d.tif', i);
I = imread(fileName);
Temp = [Temp; I(:)];
end

『伍』 matlab人脸朝向识别的设计流程是怎么提取特征向量为什么需要神经网络训练

1、设计流程：清除复环境变量 人脸制特征向量提取 训练集/测试集产生 创建神经网络 训练网络
仿真测试 结果显示

2、提取特征向量？？
一般提取左方' '左前方' '前方' '右前方' '右方的特征

3、只有训练过了 输入一张图片 才能提取特征 进行比对啊 才知道人脸的朝向

『陆』 MATLAB人脸面部表情识别毕业设计，

先看中文论文，再看英文论文

『柒』 基于matlab简单的特征脸的人脸识别程序

这是我写的程序，参照《模式识别》张学工第9章。
a1=imread('a1.jpg');
a2=imread('a2.jpg');
b1=imread('b1.jpg');
b2=imread('b2.jpg');

a1=rgb2gray(a1);
a2=rgb2gray(a2);
b1=rgb2gray(b1);
b2=rgb2gray(b2);

figure,imshow(a1)
figure,imshow(a2)
figure,imshow(b1)
figure,imshow(b2)

a1=double(a1);
a2=double(a2);
b1=double(b1);
b2=double(b2);

a1_lie=a1(:);
a2_lie=a2(:);
b1_lie=b1(:);
b2_lie=b2(:);

c=cat(1,a1_lie',a2_lie',b1_lie',b2_lie');
c_mean=mean(c);

X=[a1_lie-c_mean',a2_lie-c_mean',b1_lie-c_mean',b2_lie-c_mean'];
R=X'*X; % R是4×4的矩阵

[p,q]=eig(R);
u=diag(q); % u是4×1的列向量
u=flipud(u); % flipud(u)实现矩阵的上下翻转， u是4×1的列向量
v=fliplr(p); % fliplr(p)实现矩阵的左右翻转，v是4×4的矩阵

e=zeros(36000,4);
for m=1:3
e(:,m)=X*v(:,m)./(u(m)^(-0.5)); % 参见《模式识别》P226公式9-18
end

p1=zeros(200,180);
p2=zeros(200,180);
p3=zeros(200,180);
for m=1:36000

p1(m)=e(m);
p2(m)=e(m+36000);
p3(m)=e(m+72000);
end

p1=mat2gray(p1);
p2=mat2gray(p2);
p3=mat2gray(p3);

figure,imshow(p1) % 显示第1特征脸
figure,imshow(p2) % 显示第2特征脸
figure,imshow(p3) % 显示第3特征脸

new=c*e(:,1:3); %分别计算4个训练样本分别在第1、第2、第3、特征脸上的投影

p1=imread('p_test1.jpg'); %读入一个测试样本
p1=rgb2gray(p1);
figure,imshow(p1);
p2=double(p1(:));

test=p2'*e(:,1:3);%计算测试样本在3个特征脸上的投影
error=zeros(4,1);
for m=1:4
error(m)=norm((new(m,:)-test));
end
[distence,index]=sort(error); %将列向量error中的数据按从小到大排列
if index(1)==1
result=1;
elseif index(1)==2
result=1;
elseif index(1)==3
result=2;
elseif index(1)==4
result=2;
end

result %result为1时表示测试样本属于第1个人，为2时表示测试样本属于第2个人

『捌』 基于人脸识别的MATLAB程序

汽车牌照自动识别系统 http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=95&highlight=%CA%B6%B1%F0
基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=79&highlight=%CA%B6%B1%F0
图像预处理——字符识别实例(I&II)http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=498&highlight=%CA%B6%B1%F0
Face Detection System(基于神经网络的脸部识别系统)http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=499&highlight=%CA%B6%B1%F0
基于神经网络的模式识别Matlab实例http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=500&highlight=%CA%B6%B1%F0
基于神经网络的字符识别 http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=504&highlight=%CA%B6%B1%F0
Ian Nabney《Pattern analysis toolbox》(Netlab模式识别工具箱) http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=506&highlight=%CA%B6%B1%F0
模式识别系统算法 http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=556&highlight=%CA%B6%B1%F0
赵辉《Visual+C++_MATLAB图像处理与识别实用案例精选》 http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=575&highlight=%CA%B6%B1%F0

『玖』 人脸识别得matlab程序

1边缘值为零才能更袭好的识别人脸的轮廓
2识别原理很简单，就是你事先照完相，你的相片已经储存在里面了，你的脸经过和相片对比，然后系统就做出识别，对比脸部特征一样就合格了！程序就批准，你的识别确认就成功了。就是这样的原理
3因为只有这样的分辨率才是最佳的，只有在这种比值下，系统才能更好的运作起来，才能达到最好的效果
希望这个答案你满意！