机器学习概述课程设计报告(MATLAB人脸识别)..doc

机器学习概述课程设计报告 题目：MATLAB人脸识别系统 姓 名：** 学 号：** 专 业：** 时 间：2015/8/7  目 录 一、 课程设计的目的 二、 设计的内容与要求 三、 详细设计 四、 课程设计的总结 五、 参考文献  课程设计的目的 人脸识别作为一项新兴的科学研究项目，有着广泛的应用前景，而且随着计算机技术的更新发展，它的科学研究价值也越发凸显。经过几十年的研发探讨，世界各大研究结构的研发人员的不断努力下，人脸识别技术一已取得丰硕的成果，可在一定限制条件下完成人脸的自动识别。这些成果的取得更促进了人们对人脸识别这一课题的深入研究。 在电子商务飞速发展的今天，人脸识别系统的范畴一不足以涵括人脸识别的应用范围，在数字图像处理、视频领域、基于内容的检索等方面有着重要的应用价值。。 设计的内容及要求 1、选择KNN,聚类或SVM方法中的一种或其他机器学习方法的一种进行课程设计 2、要求能完成具体的识别任务：如 图像分割、语音识别、人脸识别 3、要求识别的对象中有自己生活元素，比如图像中包括学校的图片或语音时本人的语音等。 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 ——人脸区域确定 ——边缘检测 （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） （人脸区域的确定） （涉及个人隐私） 课程设计的总结 通过三天的学习以及课后学习，我利用SVM算法进行人脸识别，由于光照强度的不同、人脸肤色的不同、图片背景的不同往往导致每张图片都具有自身的特色，将人脸区域从背景、衣着、发型等非人类区域中分割出来。一般使用的RGB图片不适合于建立人脸皮肤模型，因为在RGB空间中，使用三基色（r,g,b）R、G、BYIQ、YCbCr、HSVYCrCb色彩空间作为报告的设计空间。经过颜色转换后大大缩减了人脸的有哪些信誉好的足球投注网站范围，为SVM算法提供更有效的方法。本次课程设计，我学会了很多有用的算法，并能够初步实现，了解机器语言的过程以及了解MATLAB强大的功能。 参考文献 [1] 姚敏．．． ．．． ．．，，． ．．．．．． ．．． ．．． ．．． ．．．sum=0; iptsetpref(ImshowBorder, tight)%%%设置图像处理工具箱的参数 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=127) (f_cr=138) (f_cr=170) ;%皮肤颜色在ycbcr色度空间的分布范围为:100=cb=127,138=cr=170 figure(1); imshow(f); se=strel(square,3);%%构建一个3*3单位矩阵作为结构元素 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);%%%填孔处理 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);设定操作的邻域类型为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_temp1.54)|(r_temp/c_temp2.4)|temp(1)14000|ratio0.55 %利用脸部宽长比的大概上下限（1.54-2.4）来确定一个人脸范围. %脸部区域14000的去掉,一般为手或其