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人头检测的Matlab代码。

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简介：
通过能够打开视频文件，系统可以对其中包含的人物头部进行精确检测，并对检测到的头部数量进行统计。所采用的算法包括HOG、R-CNN以及Aggrate Channel Features这三种方法。

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  • MATLAB人头检测代码-SSD_Cloth_Detection: SSD_Cloth_Detection
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    这段代码是基于MATLAB实现的人头检测系统，采用SSD算法和衣物检测技术，用于准确、高效地识别图像中的人物头部位置。 SSD：Keras中的单发MultiBoxDetector实施内容概述 这是WeiLiu等人介绍的SSD模型架构的Keras端口版本。项目中提供了所有原始模型经过训练后的权重，移植的权重与从头开始训练得到的模型都将产生相同的mAP值（性能部分有详细说明）。该项目的主要目标是创建一个充分文档化的SSD实现，以帮助那些对模型低级理解感兴趣的人进行代码挖掘和改编或在该基础上进一步开发。提供的教程、文档以及详细的注释使这一过程比大多数其他没有足够文档和支持的实现更为容易。 当前此存储库提供了以下网络架构： - SSD300 - SSD512 - SSD7：较小的7层版本，可以在中端GPU上相对较快地从头开始训练。尽管它不能用于获得最先进的结果，但适合执行不那么复杂的对象检测任务和测试。
     
  • MATLAB人头检测代码-Mouth-Tracking: 口部追踪
    优质
    本项目提供基于MATLAB的人脸检测及口部跟踪代码，通过先进的计算机视觉技术实现精准定位与跟踪，适用于视频监控、虚拟现实等领域。 此代码用于在MATLAB环境中进行人头检测，并实现口部追踪功能。该脚本主要通过色相来计算嘴巴区域（包括嘴唇）。算法采用k均值聚类方法对颜色簇（主要是皮肤和嘴唇）进行分析，使用最大五个高斯分布拟合到色彩直方图中以估算这些集群的标准偏差（优化过程利用了EM算法）。为了提高准确性，在连续帧之间应用了一定的平滑处理，确保面积变化不超过60%。此外，“搜索区域”也会相应调整。 用户需要通过提示的GUI在第一帧选择口部搜索范围来启动该程序。此方法仅使用VidTIMIT数据库进行了测试，对于不同格式视频可能需要修改代码以适应特定需求。 输入参数包括： - 文件路径：指代包含视频和音频文件的位置；对VidTIMIT而言，图像序列与声音文件位于不同的目录下； - flag_plot: 用于逐帧显示口部检测结果的标志位； - flag_manual: 当算法出现错误时使用此选项（设置为true），以检查每一帧标签是否准确，并在需要的情况下手动校正嘴巴区域。
     
  • MATLAB人眼检测的代码
    优质
    本代码用于实现基于MATLAB的人眼自动检测功能，采用图像处理技术定位并识别图像中的人眼区域，适用于人脸识别及安全监控等领域。 人眼、人脸等检测代码，网上找的那些代码我看得很不舒服，浪费了我很多时间，都扔到一边去吧。
     
  • 人脸检测Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab的人脸检测代码，适用于初学者学习人脸识别技术的基础框架。通过该代码可实现图像中人脸的定位与识别，并提供了详细的注释帮助理解算法原理。 可以使用算法打开视频文件并对其中的人头进行检测与数量统计。可用的算法包括HOG、RCNN以及Aggrate Channel Features三种。
     
  • MATLAB人脸检测代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的人脸检测代码，利用机器学习技术自动识别图像中的人脸位置。适用于科研与教学用途。 MATLAB人脸检测程序能够在MATLAB环境下检测出人脸。
     
  • MATLAB中的行人检测代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现行人检测算法，适用于计算机视觉领域研究与应用。通过图像处理技术识别并定位画面中的人体目标。 基于MATLAB，使用互检方法制作的简单的行人检测代码。
     
  • Matlab人头检测代码-YOLOV5-ONNX-Matlab：简易推理代码，仅需执行demo.mlx
    优质
    这是一个基于YOLOv5和ONNX模型的人脸检测项目，在MATLAB中的实现。用户只需运行demo.mlx文件即可轻松进行人脸检测演示。 在MATLAB R2021a或更高版本中使用YOLOv5进行人头检测的代码概述如下：导入yolov5*.onnx模型（包括yolov5s.onnx、yolov5m.onnx、yolov5l.onnx和yolov5x.onnx），原始输出尺寸为1×255×H×W，其他尺寸格式需要稍作修改。导入ONNX函数后，在MATLAB中对模型的输出进行解码以实现检测功能。整个过程不需要额外依赖项。预训练模型可以从百度盘获取（具体链接未提供）。参考代码：nseh。
     
  • MATLAB人头检测代码-A-framework-for-CPR-scene-retrieval-from-medical-s...
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的人头检测代码，旨在从医疗影像中检索心肺复苏(CPR)场景。通过先进的图像处理技术，能够精准识别关键位置，助力医学研究与临床应用。 在医学模拟视频中检索心肺复苏（CPR）场景的框架基于活动检测。该方法的关键步骤包括：视频分割、感兴趣区域提取、人脸检测以及使用时空直方图-HOG3D和局部二进制模式-LBP-TOP进行特征描述，同时应用三维尺度不变特征变换(SIFT-3D)以增强识别能力，并通过分类器融合来提高准确性。医学模拟能够再现罕见的临床情况，为医生提供全面培训的机会。每次课程后，记录视频需手动查看并注释给受训人员反馈，此过程繁琐且耗时长，因此自动化检索特定片段的需求应运而生。 本项目提出了一种基于活动检测的方法来自动识别和分类涉及CPR的场景。首先将视频分割成重叠的小体积块；接着从每个小体积中提取胸部区域作为感兴趣区域（因为进行CPR操作时双手会位于人体模型胸部中心）。为了减少计算量，我们排除了无明显运动的部分，并通过检测最接近于兴趣区的人头来分析除手之外的动作。最后，在每段视频片段内选取两个子体块后应用时空特征以实现高效准确的场景检索。
     
  • 简单的MATLAB人脸检测代码
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    本代码提供了一种简易的人脸检测方法，使用MATLAB语言编写。通过集成的相关滤波器实现对图像中人脸位置的定位与识别。适合初学者学习人脸识别技术的基础应用。 首先对图像进行预处理：均衡化和平滑滤波，然后二值化处理，并在原图上绘制网格。去除图像边缘的一圈方格以最小化背景部分。标记连通区域后，找到面积最大的区域即为人脸区域。
     
  • 基于MATLAB的人眼检测代码
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    本项目基于MATLAB开发，旨在实现人眼自动检测功能。通过图像处理技术，识别并定位人脸中的双眼区域，适用于人脸识别、监控系统等领域研究与应用。 面部识别过程包括以下几个步骤： 1. 图像获取：通过摄像头捕捉包含人脸的图像。 2. 去噪处理：使用中值滤波法对原始图像进行去噪，以减少干扰。 3. 灰度化转换：将经过滤波后的彩色图转化为灰阶图，以便后续的人脸识别算法分析。 在完成上述步骤后，利用人脸识别技术定位到人脸的具体位置。接下来的两个阶段进一步细化： 1. 人眼定位： - 在已检测出的人脸上划定眼睛的大致区域。 - 对该区域执行积分投影操作以精确定位眼部轮廓。 - 利用边缘检测算法和Hough变换来明确识别双眼的位置。 2. 眼睛开度状态判断： - 通过计算人眼在图像中的实际像素值，分析横向与纵向的尺寸比例（即眼睛纵横比）。 - 这一比率对于同一个人来说，在睁闭眼中具有一定的稳定性；而不同个体间则存在一个共同规律——当眼睛完全闭合时，该数值通常较小。因此通过此方法可以有效判断多数人的疲劳状态。