【人脸识别】基计算机视觉实现人脸识别宿舍考勤附matlab代码

该文章介绍了使用Matlab开发的基于人脸识别的图像考勤系统,系统包括人脸图像采集、人脸检测和识别功能。通过加载数据库,计算特征向量(eigenfaces),并生成图像签名以进行人脸识别。文章提供了部分关键代码,展示了从数据预处理到特征提取的过程。

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⛄ 内容介绍

基于人脸识别的智能系统在近几年中非常活跃,是计算机视觉和模式识别领域里的研究重点,如基于人脸识别的考勤系统,基于人脸识别的门禁系统,基于人脸识别的考试系统等等.基于人脸识别的图像考勤系统首先进行人脸图像采集和人脸检测,将采集到的人脸图像保存实现人脸注册,然后对图片中的所有人脸进行检测和识别,将识别到的信息进行保存,根据人脸识别中保存的信息可以查询信息,实现考勤.

⛄ 部分代码

%% Loading the database into matrix v

w=load_database();

%% Initializations

% We randomly pick an image from our database and use the rest of the

% images for training. Training is done on 399 pictues. We later

% use the randomly selectted picture to test the algorithm.

v=w(:,1:end);           % v contains the rest of the 399 images.   

N=10;                               % Number of signatures used for each image.

%% Subtracting the mean from v

O=uint8(ones(1,size(v,2))); 

m=uint8(mean(v,2)); 

% m is the maen of all images.

vzm=v-uint8(single(m)*single(O));   % vzm is v with the mean removed. 

% vzm 对应论文中的A 

%生成399列的mean 每列都是相同的

%% Calculating eignevectors of the correlation matrix

% We are picking N of the 400 eigenfaces.

L=single(vzm)'*single(vzm);

% L 对应论文中的C /L

[V,D]=eig(L);

V=single(vzm)*V;

V=V(:,end:-1:end-(N-1));            % Pick the eignevectors corresponding to the 10 largest eigenvalues. 

%% Calculating the signature for each image

cv=zeros(size(v,2),N);

for i=1:size(v,2)

    cv(i,:)=single(vzm(:,i))'*V;    % Each row in cv is the signature for one image.

end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]王静. 基于人脸识别的图像考勤系统设计与实现[J]. 无线互联科技, 2015(10):2.

⛳️ 完整代码

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