
MATLAB人脸识别的机器学习概述课程设计报告.doc
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型:None
简介:
本课程设计报告探讨了基于MATLAB的人脸识别技术及其在机器学习中的应用,涵盖了算法实现、实验分析和性能评估等内容。
机器学习概述课程设计报告(MATLAB 人脸识别)
本课程设计的目标是基于 MATLAB 设计一个人脸识别系统,并利用机器学习算法实现这一目标。该系统的应用范围广泛,包括电子商务、数字图像处理、视频领域及基于内容的检索等。
一、课程目的
随着计算机技术的发展和更新,人脸识别作为一项新兴的研究课题,在科学研究中具有重要的价值。通过本设计项目,学生将掌握机器学习算法的应用,并了解 MATLAB 在实现此类复杂任务中的强大功能。同时,还将初步构建一个实用的人脸识别系统。
二、设计内容与要求
课程的设计包括以下方面:
1. 选择 KNN(K-最近邻)、聚类或 SVM(支持向量机)等机器学习方法之一进行项目开发。
2. 完成特定的识别任务,例如图像分割、语音识别和人脸识别。
3. 使用包含个人元素的数据集作为训练样本,如学校的照片或本人的声音。
三、详细设计步骤
1. 将 YCbCr 色彩空间转换为灰度图像,并进行噪声消除。然后通过填孔操作修复图像中的空洞部分并重构完整的人脸区域。
2. 利用边缘检测技术确定人脸边界,接着使用 SVM 算法对不同光照条件、肤色和背景下的图片进行识别。
3. 采用 YCrCb 色彩空间来分离亮度信息与色度信息,利用色彩聚类特性优化人脸识别的准确性。
四、设计总结
通过这个课程项目的学习过程,我们掌握了多种有用的算法,并能够构建出初步的人脸识别系统。此外,还深入了解了机器学习和 MATLAB 的应用范围以及人脸识别技术的应用前景和发展趋势。
五、参考文献
[1] 姚敏.数字图像处理[M].机械工业出版社,2006:2。
[2] 王爱民,沈兰荪.图像分割研究综述[J].测控技术,2000,19(5):1-5。
[3] 张德丰.详解 MATLAB 数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2010,7:249。
[4] 杨杰.数字图像处理及 MATLAB 实现[M].北京:电子工业出版社,2010,2:149-150。
[5] 张洪刚,陈光,郭军编著.图像处理与识别[M].北京:北京邮电大学出版社,2006:102-103。
[6] 韩晓军.数字图像处理技术与应用[M].北京:电子工业出版社,2009,7:38。
[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,2009,3:235。
[8] 何东健.数字图像处理[M].西安:西安电子科技大学出版社,2008,5:86。
[9] 刘刚.MATLAB/SIMULINK 基础教程[M].北京:电子工业出版社,2010,2:120。
全部评论 (0)


