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MATLAB耳朵识别代码 - MatlabHeadRecognition:利用顶部视角头像的MATLAB代码,用于识别鼻尖和耳朵...

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简介:
MatlabHeadRecognition是一套基于MATLAB开发的代码库,专为从顶部视角拍摄的人脸图像设计。这套工具旨在精准定位并识别头部图像中的关键特征点,尤其是鼻尖与耳部区域,从而实现高效且准确的头部特征提取和分析功能,适用于面部追踪、姿态估计等领域研究。 在MATLAB中识别耳朵的代码(基于自上而下的头部图像)用于确定鼻尖、耳朵以及后脑勺中间的确切位置。使用自上而下的秃头图像,目标是获取以下位置(以像素坐标表示):鼻尖;两耳正中的点;一条从鼻尖延伸到底部边缘的直线与后脑勺交点的位置。 我已经编写了将图像转换为灰度和二值图的代码,以便显示头部轮廓。接下来需要生成一条直线并自动通过MATLAB代码获取以下坐标:鼻尖、耳朵中间位置以及该直线与后脑勺相交处的坐标。 按照逻辑顺序(我认为),编码应该包括: 1. 找到鼻尖的位置。 2. 从鼻尖向下画出一条直线。 3. 确定两耳正中的点,然后找到这条直线与头部轮廓边缘即后脑勺部分相交的具体位置。

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  • MATLAB - MatlabHeadRecognitionMATLAB...
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    MatlabHeadRecognition是一套基于MATLAB开发的代码库,专为从顶部视角拍摄的人脸图像设计。这套工具旨在精准定位并识别头部图像中的关键特征点,尤其是鼻尖与耳部区域,从而实现高效且准确的头部特征提取和分析功能,适用于面部追踪、姿态估计等领域研究。 在MATLAB中识别耳朵的代码(基于自上而下的头部图像)用于确定鼻尖、耳朵以及后脑勺中间的确切位置。使用自上而下的秃头图像,目标是获取以下位置(以像素坐标表示):鼻尖;两耳正中的点;一条从鼻尖延伸到底部边缘的直线与后脑勺交点的位置。 我已经编写了将图像转换为灰度和二值图的代码,以便显示头部轮廓。接下来需要生成一条直线并自动通过MATLAB代码获取以下坐标:鼻尖、耳朵中间位置以及该直线与后脑勺相交处的坐标。 按照逻辑顺序(我认为),编码应该包括: 1. 找到鼻尖的位置。 2. 从鼻尖向下画出一条直线。 3. 确定两耳正中的点,然后找到这条直线与头部轮廓边缘即后脑勺部分相交的具体位置。
  • MATLAB-EAR_ALIGNMENT_CPR: 使级联姿势回归实现对齐: EAR_MEDIUM-LIGHT_S...
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    这段代码是关于使用MATLAB实现耳朵识别和对齐的项目,采用了级联姿势回归技术来处理不同光照条件下的人脸图像中的耳朵特征。该项目旨在提高在复杂环境下的耳朵检测精度。 MATLAB使用级联姿势回归库来识别耳朵并进行对齐处理。该库是从原始的级联姿势回归库分支出来的,并成功地从经过训练的数据中确定图片上预定义模型的方向与位置。根据这些信息,算法进一步调整耳朵的位置以使其处于自然状态。这是我的学士论文的一部分。 这个图书馆需要MATLAB图像处理工具箱(版本3.00或更高)的支持,且已在Matlab R2015b环境中进行了测试。 使用该库的方法如下: - 使用`poseLabeler.m`文件来标记训练数据。 - 运行CPR的主要功能是通过调用`cprDemo.m`实现的。 - 在运行过程中需要根据实际输入的数据调整参数,例如: - `n0,n1=50`, 表示样本图片数量的一半 - `d=100`, 表示总的输入图片的数量(最少为100)
  • Matlab系统V3-开源
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    Matlab耳识别系统代码V3-开源是一款基于MATLAB开发的耳部特征识别软件,适用于生物特征认证研究与应用。该版本优化了算法效率和准确性,支持用户自定义参数调整,并完全开放源码以促进学术交流和技术改进。 耳朵识别系统V3:这是最新版本的生物识别耳朵识别系统的测试版,在我们的系统中实施了创新技术。我们团队基于主成分分析开发了一种快速且准确的耳朵识别算法,能够实现低错误率的耳朵识别功能。此外,该代码还利用一种高精度的方法——相干点漂移(CPD)进行1:1验证。
  • 【图模板匹配算法进行花分类Matlab.md
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    本Markdown文档提供了使用Matlab编写基于模板匹配算法对花朵图像进行自动分类的代码示例。通过详细注释和步骤说明,帮助读者理解和实现图像识别技术在花卉分类中的应用。 【图像识别】基于模板匹配算法实现花朵分类matlab源码 本段落介绍了如何使用模板匹配算法在MATLAB环境中进行花朵的分类工作。通过这种方法,可以有效地利用已有的花朵图片作为模板来识别并归类新的花卉样本。文中详细描述了从数据准备、特征提取到最终结果展示的整个流程,并提供了相应的代码示例以便读者理解和实践。 该文章适合对图像处理和机器学习感兴趣的初学者及研究人员参考使用,帮助他们更好地理解如何应用计算机视觉技术解决实际问题。
  • MATLAB语语音
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    本研究聚焦于在MATLAB平台上开发和优化耳语级低强度语音信号的识别技术,探索其独特声学特征及背景噪声下的表现,旨在提升私密场景下的人机交互体验。 本人刚完成了毕业设计,请多提宝贵意见。我的设计涉及端点检测、MFCC 和 LPCC 参数的应用以及 HMM 的使用。希望得到您的指导与建议。
  • 分类.docx
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    本文档《花朵分类识别》介绍了利用机器学习技术对不同种类的花卉进行自动识别的方法和应用,涵盖数据收集、模型训练及实际案例分析。 通过华为云ModelArts平台进行自动学习的图像分类实验来实现花卉识别功能。该实验使用了由华为云提供的数据集,并涵盖了从导入、标注数据到搭建训练项目,再到模型部署及测试等一系列步骤。整个过程需要截取屏幕并按照模板要求记录在实验报告中。对于有一定基础且感兴趣的同学来说,可以自行选择其他相关主题进行探索性学习,只要通过使用华为云平台完成相应的操作即可。 请注意:由于图片是用手机拍摄的,可能清晰度不是很高,请根据实际情况决定是否下载和使用这些图像文件。
  • MATLAB人脸:3D面系统(Matlab)
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    本项目提供了一个基于MATLAB的人脸识别解决方案,专注于开发和实现三维面部识别技术。包含详细的代码示例与注释,旨在帮助用户理解和应用先进的3D面部识别算法。 为了获取3D人脸识别系统的完整源代码,请访问我的网站。如有任何问题,请给我发电子邮件:HamdiBoukamchaSousse4081@tunisia.com(请注意,此处使用的邮箱地址为示例,实际使用时请替换为真实有效的联系信息)。
  • 【图模板匹配车牌Matlab.md
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    本Markdown文档提供了一套基于模板匹配技术的车牌识别系统Matlab实现代码。通过详细注释与示例,帮助用户掌握从图像中自动检测和提取车牌信息的方法。适合初学者快速入门车牌识别领域。 【图像识别】基于模板匹配车牌识别matlab源码 本段落档提供了使用MATLAB进行基于模板匹配的车牌识别的代码实现。通过该方法可以有效地从图片中定位并提取出车辆牌照信息,适用于交通监控、智能驾驶等领域的研究与应用开发。
  • 数据集
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    本数据集包含了大量标注清晰的花卉图片,旨在促进深度学习算法在花朵分类与识别领域的研究与发展。 flower花朵识别数据集
  • OpenCV分类器人脸、眼睛、上身、等检测.xml文件
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    本资源提供基于OpenCV的人脸特征检测XML文件,涵盖人脸、眼睛、上身、鼻子及耳朵等关键部位,适用于面部识别与增强现实项目。 haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalcatface.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_frontalface_alt2.xml haarcascade_frontalface_alt_tree.xml haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_fullbody.xml haarcascade_lefteye_2splits.xml haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml haarcascade_lowerbody.xml haarcascade_mcs_eyepair_big.xml haarcascade_mcs_lefteye.xml haarcascade_mcs_mouth.xml haarcascade_mcs_nose.xml haarcascade_mcs_righteye.xml haarcascade_mcs_upperbody.xml haarcascade_profileface.xml haarcascade_righteye_2splits.xml haarcascade_russian_plate_number.xml haarcascade_smile.xml haarcascade_upperbody.xml