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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

TOC\o3-3\u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

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。。

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。

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）

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有哪些信誉好的足球投注网站范畴，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。

参照文献

[1]姚敏．数字图像解决[M]．机械工业出版社，：2．

[2]王爱民，沈兰荪．图像分割研究综述[J]．测控技术，，19（5）：1-5．

[3]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，，2：149-150．

[5]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，，7：38．

[7]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，，3：235．

[8]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=127)(f_cr=138)(f_cr=170);%皮肤颜色在ycbcr色度空间分布范畴为:100=cb=127,138=cr=170

figure(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