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基于内容的图像检索中的人脸图像特征提取Matlab代码-GUI应用:此仓库包括...

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简介:
本仓库提供了一套基于内容的图像检索中人脸图像特征提取的MATLAB GUI应用程序代码。包含预处理、特征抽取及匹配算法,适用于研究与开发。 人脸图像特征提取的MATLAB代码与基于内容的图像检索问题陈述:随着嵌入式相机设备的普及以及互联网技术的发展,过去十年见证了网络共享和图片浏览量的巨大增长。因此出现了大量基于图像搜索的应用程序。传统上,可以通过搜索引擎根据多媒体数据周围的元信息(如标题和标签)进行文本搜索来实现图像搜索。然而由于这些文本词可能与视觉内容不一致,这种索引效率往往较低。于是人们开始关注基于内容的图像检索(CBIR),该技术在近几年取得了显著进步。 现有的CBIR方法包括基于内容的视觉检索(也称为按图象内容查询(QBIC)和基于内容的视觉信息检索(CBVIR)),这些是计算机视觉领域中用于大型数据库内搜索问题的一种简单应用。这种应用程序需要应对两大主要挑战:意图差距与语义差距。前者指的是用户在使用当前查询时表达其期望视觉内容难度,后者则指代用基本视觉特征来表示复杂的语义概念的困难度。 开发CBIR算法时,必须解决三个核心问题:图像表示、形象组织以及相似性测量方法的选择。其中,图像表示主要取决于所使用的平台和开发者选择的特定技术路径。

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客服
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  • Matlab-GUI:...
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    本仓库提供了一套基于内容的图像检索中人脸图像特征提取的MATLAB GUI应用程序代码。包含预处理、特征抽取及匹配算法,适用于研究与开发。 人脸图像特征提取的MATLAB代码与基于内容的图像检索问题陈述:随着嵌入式相机设备的普及以及互联网技术的发展,过去十年见证了网络共享和图片浏览量的巨大增长。因此出现了大量基于图像搜索的应用程序。传统上,可以通过搜索引擎根据多媒体数据周围的元信息(如标题和标签)进行文本搜索来实现图像搜索。然而由于这些文本词可能与视觉内容不一致,这种索引效率往往较低。于是人们开始关注基于内容的图像检索(CBIR),该技术在近几年取得了显著进步。 现有的CBIR方法包括基于内容的视觉检索(也称为按图象内容查询(QBIC)和基于内容的视觉信息检索(CBVIR)),这些是计算机视觉领域中用于大型数据库内搜索问题的一种简单应用。这种应用程序需要应对两大主要挑战:意图差距与语义差距。前者指的是用户在使用当前查询时表达其期望视觉内容难度,后者则指代用基本视觉特征来表示复杂的语义概念的困难度。 开发CBIR算法时,必须解决三个核心问题:图像表示、形象组织以及相似性测量方法的选择。其中,图像表示主要取决于所使用的平台和开发者选择的特定技术路径。
  • MATLAB-MATLAB: MATLAB
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    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。
  • 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及OpenCV在Android上识别
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    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。
  • Matlab小程序.rar____matlab
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    这是一个基于内容的图像检索(CBIR)的小程序,使用MATLAB编写。用户可以通过输入图片来查找数据库中相似的图片,实现高效精准的图像搜索功能。 基于内容的图像检索MATLAB程序是完成课业任务的重要参考资料。
  • MATLAB实现).zip - MATLAB工具
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    本资源提供了一个用于基于内容的图像检索的MATLAB工具包。包含多种算法和示例代码,便于用户理解和开发图像检索系统。 基于内容的图像检索的代码实现使用了完整的MATLAB程序。
  • Eigenvector识别与匹配Matlab-
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    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。
  • MATLAB
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    本段落提供使用MATLAB编程语言进行图像处理和分析的具体代码示例,重点在于如何有效提取并利用图像中的关键特征信息。 Matlab 图像特征提取代码
  • MATLAB识别LBP算法
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    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。