基于MATLAB的人脸图像特征提取与分割代码

简介：
本项目使用MATLAB开发，专注于人脸图像处理技术，涵盖特征点检测、面部区域分割等功能，为后续人脸识别和分析提供精准数据支持。 人脸图像特征提取的MATLAB代码用于语义分割的研究在2019年取得了进展。同年，李阳浩、陈云涛、王乃燕及张兆祥提出了一种可感知规模的三叉戟网络，该方法应用于物体检测领域，并且Trung-Nghia Le和Akihiro Sugimoto探讨了视频语义显着实例分割的研究成果。 此外，在场景解析中引入像素级注意门控机制以提高性能。郑浩、张一哲等提出了一种全新的集成学习框架用于3D生物医学图像的分割工作，李步雨等人则提出了梯度协调单级检测器的概念，并且袁瑶和贤秀公园在2018年对多视图交叉监督下的语义分割进行了研究。 黄Z、王X等人开发了CCNet：一种跨界关注机制用于改善语义细分的效果。庄J与杨J设计的ShelfNet则为实时语义分割提供了可能。刘诗策及团队成员于虎等通过看与想：解开语义场景的完成这一研究，探讨了解释和生成复杂视觉场景的方法。 最后，XX Liang 和张宏林等人在符号图推理中引入了卷积XXL模型，并且Christian S. Perone、Pedro Barreto等人则探索了一种无监督域自适应方法用于医学图像分割的自组装功能。