基于肤色模型和形态学处理的人脸检测算法matlab仿真

目录

1.算法描述

2.仿真效果预览

3.MATLAB核心程序

4.完整MATLAB

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1.算法描述

        在过去的几年里，人脸识别受到了广泛的关注，被认为是图像分析领域最有前途的应用之一。人脸检测可以考虑人脸识别操作的很大一部分。根据其强度将计算资源集中在持有人脸的图像部分。图片中的人脸检测方法很复杂，因为人脸存在可变性，例如姿势、表情、位置和方向、肤色、眼镜或面部毛发的存在、相机增益的差异、照明条件和图像分辨率。

       物体检测是计算机技术中的一种，它与图像处理和计算机视觉相联系，它与人脸、建筑物、树木、汽车等物体的检测实例相互作用。人脸检测算法的主要目的是确定图像中是否有任何人脸。

       近年来，在人脸识别和人脸检测领域提出了很多研究工作，以使其更加先进和准确，但是当 Viola-Jones 推出实时人脸检测器时，它在该领域掀起了一场革命，即能够实时、高精度地检测人脸。人脸检测是人脸识别的第一步，也是必不可少的一步，用于检测图像中的人脸。它是物体检测的一部分，可用于许多领域，如安防、生物识别、执法、娱乐、人身安全等。

2.仿真效果预览

matlab2022a仿真结果如下：

 

 

3.MATLAB核心程序

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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%% minimisation of background portion
[n1 n2]=size(BW);
r=floor(n1/10);
c=floor(n2/10);
x1=1;x2=r;
s=r*c;
for i=1:10
    y1=1;y2=c;
    for j=1:10
        if (y2<=c | y2>=9*c) | (x1==1 | x2==r*10)
            loc=find(BW(x1:x2, y1:y2)==0);
            [o p]=size(loc);
            pr=o*100/s;
            if pr<=100
                BW(x1:x2, y1:y2)=0;
                r1=x1;r2=x2;s1=y1;s2=y2;
                pr1=0;
            end
            imshow(BW);
        end
            y1=y1+c;
            y2=y2+c;
    end
    
 x1=x1+r;
 x2=x2+r;
end
.........................................
A149

4.完整MATLAB

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