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基于Matlab的人脸图像特征提取代码及OpenCV在Android上的应用:人脸识别

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简介:
本项目利用MATLAB实现人脸图像特征的有效提取,并展示了如何将这些技术通过OpenCV移植到Android设备上进行人脸识别的应用实践。 OpenCV是一个基于BSD许可(开源)的跨平台计算机视觉库,在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上均可运行。它轻量级且高效——由一系列C函数和少量C++类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口,并实现了图像处理及计算机视觉方面的许多通用算法。其应用领域包括人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人技术、运动分析、机器视觉以及结构分析。 本项目主要介绍OpenCV的重要概念及其在Android系统中的使用方法,具体功能如下: 1. 打开相机检测是否有人脸; 2. 根据人脸信息匹配特征值; 3. 在画面中框选出现的人脸。 项目包含示例代码和技术文档。

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客服
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  • MatlabOpenCVAndroid
    优质
    本项目利用MATLAB实现人脸图像特征的有效提取,并展示了如何将这些技术通过OpenCV移植到Android设备上进行人脸识别的应用实践。 OpenCV是一个基于BSD许可(开源)的跨平台计算机视觉库,在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上均可运行。它轻量级且高效——由一系列C函数和少量C++类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口,并实现了图像处理及计算机视觉方面的许多通用算法。其应用领域包括人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人技术、运动分析、机器视觉以及结构分析。 本项目主要介绍OpenCV的重要概念及其在Android系统中的使用方法,具体功能如下: 1. 打开相机检测是否有人脸; 2. 根据人脸信息匹配特征值; 3. 在画面中框选出现的人脸。 项目包含示例代码和技术文档。
  • Eigenvector与匹配Matlab-
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab实现的人脸识别与匹配系统,采用Eigenvector技术进行高效的人脸图像特征提取,适用于人脸识别研究和应用。 该项目旨在通过使用Haar分类器来改进人脸检测系统以获得更高的准确度结果。由于其快速性和高效性,Haar分类器被用于面部检测,并且在实际应用中已经实现了较高的准确性。 对于数据预处理部分,我们已获取了一个包含40人的数据集。每个人都有10张不同姿态的图像,这意味着总共有40x10=400张图像。每个人的图像是以单独文件夹的形式存储的,在这些文件夹内,每一张图片都是灰度格式且尺寸和分辨率一致(例如92x112像素)。此外,每一幅图像都必须具有相同的扩展名,如bmp或pgm等。 数据预处理的具体步骤如下: - 每个人提供10张不同姿态的图像; - 图像保存在单独以s1、s2、... s40命名的文件夹中; - 所有图片均为灰度级,并且具有相同的分辨率和尺寸。
  • MATLABLBP算法
    优质
    本研究采用MATLAB平台,提出了一种利用局部二值模式(LBP)进行人脸图像特征提取的方法,并应用于人脸识别系统中,显著提升了系统的准确性和效率。 基于MATLAB的LBP图片特征提取算法以及人脸识别算法经过测试效果良好。
  • NMF和PCA对比分析_nmf__pca__
    优质
    本文探讨了非负矩阵分解(NMF)与主成分分析(PCA)在人脸图像特征提取中的应用,并进行了详细的性能比较,为人脸识别技术提供理论参考。 基于NMF和PCA的人脸图像特征提取方法简单有效。
  • QT和OpenCV工具.zip
    优质
    这是一个结合了QT界面与OpenCV技术的人脸识别软件项目,旨在提供一个用户友好的环境来检测、识别并提取人脸图像。 这是一个使用QT和OpenCV识别人脸并提取识别到的人脸图像的源工程。使用的QT版本为5.12.6,通过QT调用opencv完成人脸检测,并从中提取人脸图像。
  • OpenCV源程序
    优质
    本项目采用OpenCV库实现人脸检测、关键点定位及面部特征提取,并运用机器学习算法进行人脸识别,适用于安全认证和用户验证场景。 本程序是使用OpenCV开发的人脸识别程序,采用基于Gabor滤波算法的人脸特征提取方法。
  • MATLAB
    优质
    本项目深入研究了在MATLAB环境下实现人脸识别及特征提取的技术方法,涵盖人脸检测、预处理、关键特征点定位和模式识别等多个方面。 用Matlab编写的人脸识别代码,其中包含了若干张照片,并采用了Gabor特征提取方法以及Face Detection System。
  • PCA答辩PPT+PCA主成分分析
    优质
    本研究探讨了利用PCA(主成分分析)技术进行人脸图像处理和特征提取的方法,并应用于人脸识别系统中。通过降维提高算法效率,验证其在模式识别领域的有效性。 本段落首先探讨了人脸识别的相关理论,并强调其在身份识别中的优势与重要性。接着介绍了几种关键的人脸识别技术原理,如主成分分析(PCA)及多空间距离等方法。 文章随后详细描述了一种基于这些理论设计并实施的人脸识别算法实验过程。该算法主要包括两个核心步骤:一是对人脸特征的表示处理,通过一系列图像预处理操作——包括去噪、几何归一化和灰度标准化等——使得可以利用主成分分析法来实现降维;二是将经过上述处理后得到的结果嵌入到由PCA方法得出的子空间中。对于测试的人脸样本也采用同样的方式嵌入该子空间,并通过计算欧式距离选择与之最近的同类人脸作为识别结果。 实验结果显示,基于PCA技术提取出的人脸特征具有很高的识别精度和效率。
  • MATLAB与分割
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    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。
  • MATLAB-MATLAB: MATLAB
    优质
    本资源提供了一套用于在MATLAB环境中进行人脸图像特征提取的代码。通过高效算法,该工具能够准确地识别并提取面部关键点和特征信息,为后续的人脸识别、表情分析等应用提供了坚实的技术支持。 人脸图像特征提取的Matlab代码用于支持图像分类任务的计算机视觉特征提取工具箱已经开发完成。该工具箱旨在简化与图像分类相关的常用计算机视觉功能(例如HOG,SIFT,GIST以及Color)的特征提取过程。 除了提供一些受欢迎的功能外,此工具箱还设计为能够处理不断增长的数据集——数据处理以批处理形式进行,并在单台机器上完全并行化(使用parfor),并且可以轻松地分配到具有通用文件系统的多台计算机中运行(许多大学中的标准群集设置)。 线性编码被用来对通过单词袋方式提取的特征(颜色, hog2x2, hog3x3, sift, 和 ssim)进行编码,以支持快速使用线性分类器训练和测试。根据我的经验,“hog2x2”或“hog3x3”作为全局图像特性最为有效,并且与包含互补信息的“颜色”功能结合时通常表现更好。 该工具箱可以在Matlab和Octave上运行,但在Octave中可能仍然存在一些兼容性问题并且不支持并行处理。在使用代码之前,请下载此存储库并编译mex代码。