hog pca svm的表情识别算法 基于matlab 首先进行人脸定位 然后进行表情识别和判断，支持单个人脸和多个人脸的分析

最新推荐文章于 2023-08-05 04:16:24 发布
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分类专栏： 表情识别 图像处理 算法 文章标签： 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125707679
该博客介绍了使用MATLAB实现的基于HOG特征、PCA降维和SVM分类的表情识别算法。首先进行人脸检测，接着提取特征并进行识别，无论是单个人脸还是多个人脸，都能有效分析。训练准确率高，达到了接近100%的水平。

hog  pca svm的表情识别算法 基于matlab 首先进行人脸定位 然后进行表情识别和判断

可以看出在训练的准确率很高 基本接近1 

 

框选人脸 

然后得到其特征。进而进行识别

多个人脸的识别

 

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【图像识别】基于帧差法和颜色空间实现火灾检测matlab代码
qq_59747472的博客
11-03 995
1 帧差法原理 火灾运动区域主要包括烟雾和火焰两个部分.基于视频图像的火灾检测中,为了提高火灾识别率,火灾区域的提取最为关键.针对火灾检测的实时性和准确性,并通过分析烟雾与火焰特征,本文提出了一种结合帧差法和区域填充来提取火灾运动区域,继后利用颜色模型区分烟雾及火焰,再根据烟雾或火焰蔓延时面积大小以及火焰闪烁特征等信息来识别,判断是否有火灾发生.通过MATLAB仿真实验表明本文方法较为准确,有效地提取出图像序列中火灾的运动区域,从而可以降低火灾监控系统误报率. 2 部分代码
基于帧差法和颜色空间的火灾检测 - Matlab实现
qq_39605374的博客
07-07 221
在循环中，我们首先读取视频中的每一帧，并将其转换为 YCbCr 颜色空间。最后，我们使用“BlobAnalysis”函数来获取二值掩码中火焰的位置和大小，并将其用红色矩形框标记在原始帧上。火灾是一种非常危险的自然灾害，能够造成生命和财产上的损失。本篇文章将介绍基于帧差法和颜色空间实现火灾检测的方法，并提供相应的 Matlab 代码。在火灾检测中，我们可以使用帧差法来检测火焰的运动目标。YCbCr 颜色空间分离出了亮度信息和色度信息，对于火焰这种高亮度低色度的物体，非常适合用 YCbCr 颜色空间来检测。
基于 Matlab GUI 的火灾检测系统
持续更新
08-05 335
在系统工作过程中，每读取一帧视频数据，就会调用 detect_flame 函数进行火焰检测，并将检测结果以二值图像的形式在 GUI 界面中显示出来。火焰的颜色是火灾检测中常用的特征之一，因为火焰颜色在不同温度下发生变化，可以用来识别火焰的存在。具体而言，我们可以分别获取图像中红色、绿色和蓝色通道的像素值，然后根据这三个通道得到火焰的像素位置。该系统利用计算机视觉技术通过分析火焰的颜色等特征进行火灾检测，同时结合 Matlab GUI 实现用户友好的操作界面。基于 Matlab GUI 的火灾检测系统。
HOG特征向量的代码
qq_18343569的博客
10-08 820
clear all; close all; clc; img=double(rgb2gray(imread('E:/6.jpg'))); imshow(img,[]); [m n]=size(img); img=sqrt(img); %伽马校正 %下面是求边缘 fy=[-1 0 1]; %定义竖直模板 fx=fy'; %定义水平模板 Iy=im
【图像检测】基于直方图实现火灾检测matlab代码
m0_60703264的博客
11-30 260
直方图是表达一副图像灰度级分布情况的关于统计信息的灰度级函数。它反映了灰度级与出现这种灰度的概率间的对应关系，其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度。对于高对比度图像的直方图，其灰度级的分布范围宽且较均匀，而对比度低的图像，其直方图分布区间窄且集中于灰度级的某一部分，因此直方图可以表征图像的一些重要特征信息。直方图均衡化处理是空域处理技术的基础。
基于matlab脸部动态特征的人脸表情识别程序_matlab人脸情绪识别, matlab人脸面部表情特征提取-其它代码类资源
06-29
5. **人脸检测与对齐**：在识别前，通常需要定位和校正人脸的位置，如使用Haar级联分类器或HOG-SVM方法进行人脸检测，然后通过特征点定位（如眼睛和嘴巴）来对齐人脸。 6. **模型训练与分类**：利用机器学习算法，...
基于MATLAB平台的PCA的人脸识别原理为从一副生活照中寻找到人脸并且分割人脸图象利用PCA算法进行降维和库里图片对比zip
03-03
在基于MATLAB的PCA人脸识别系统中，主要涉及到以下几个关键知识点： 1. **PCA理论**：PCA通过线性变换将原始高维数据转换为一组各维度线性无关的新坐标系，新坐标系的轴是原始数据的主成分，这些主成分按照方差大小...
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最新发布
03-03
【基于Matlab的人脸识别系统】是一种利用计算机视觉和机器学习技术来识别人脸的工具。Matlab作为强大的数学计算和编程环境，提供了丰富的图像处理和机器学习库，使得开发这样的人脸识别系统成为可能。本系统不仅能...
基于Matlab的火灾图像预处理
m0_59833680的博客
08-18 1077
基于Matlab的火灾图像预处理摘 要本文研究了在Matlab环境下如何对图像，特别是火灾图像进行预处理。预处理的过程分为两个步骤，包括火灾图像的增强和滤 波。用一些Matlab的处理实验来分析说明各种方法对火灾图像预处理后所得到的效果。2火灾图像的预处理 2.1火灾图像增强图像增强是指按特定的需要来突出一幅 图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需 要的信息的处理方法。其主要的目的是使处 理后的...
基于hog+pca+svm行人检测源码
12-25
基于hog+pca+svm行人检测源码，包括训练以及检测的所有的代码，希望可以帮助到需要的人。
基于SVM+HOG的人脸检测matlab程序
05-24
基于SVM+HOG的人脸检测matlab程序。内含libsvm-3.22 SVM库。 资源中tgrs2013_epfifr.rar可不需要解压，可以无视。 该程序自动读取人脸库文件夹下不同人物的照片，可实现遍历文件夹及子文件夹下包含的图片，进而提取特征利用SVM训练分类识别。这可以作为一个baseline，基础框架，在这个基础上可以提取更多特征进而提高识别精度。 由于人脸库是我们自己构造的，涉及了个人隐私，不能共享，所以本程序中人脸库文件下图像需要自己提供哦，然后自己构造相应的训练样本便可以运行了。
【火灾检测】基于matlab实现图像特征火灾检测.md
08-18
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hog svm matlab代码滑动窗口人脸检测 描述 使用定向梯度直方图 (HOG) 和支持向量机 (SVM) 区分实际人脸对象和非人脸对象。 实现基于Matlab。 源代码位于名为“code”的目录中 必要的数据集位于名为“data”的目录中
HOG+SVM表情识别.zip
09-03
用jaffe数据集，只分了三类。hog用matlab现成的代码提的，svm调通的别人的C++程序。最后出来效果不怎么好，可能训练数据有点少。有需要的下载。平台vs2017
imwrite函数 matlab_MATLAB多参数结合火焰识别系统[GUI+多参数识别]
weixin_39953100的博客
11-26 865
一、课题介绍本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的采用颜色的方法，误识别大，局限性强。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的bishe选题。二、算法流程结合火焰的面积增长率，角点和圆形度三个维度综...
matlab svm 提取目标_CV: HOG+SVM 人脸监测实现与模型评估
weixin_36059241的博客
12-31 477
0.数据集准备第一步，准备数据。原始数据采用FDDB人脸检测测评数据集，FDDB是全世界最具权威的人脸检测评测平台之一，包含2845张图片，共有5171个人脸作为测试集。测试集范围包括：不同姿势、不同分辨率、旋转和遮挡等图片，同时包括灰度图和彩色图，标准的人脸标注区域为椭圆形。当然，为了简单起见，我们不直接使用这个数据集。我的做法是，自己做一些正样本和负样本数据集。正样本，即人脸，从FDDB数据集...
人脸表情识别
weixin_54089068的博客
12-21 2885
文章目录一、相关概念及流程1.HOG提取原理2.流程二、代码及运行结果1.训练数据集2.检测函数查看结果3.读取图片判别及摄像头判别三、总结参考链接 一、相关概念及流程 1.HOG提取原理 概念 HOG是Histogram of Oriented Gradient的缩写，是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行目标检测的特征描述子。可结合OPENCV的SVM分类器等用于图像的识别。 提取流程 HOG特征提取流程可分为6个部分：检测窗口、归一化图像、计算梯度、统计直方图、梯度直方图归一化、得到HOG特征向量。
【人脸识别】基于HOG特征KNN算法实现人脸识别matlab源码
m0_60703264的博客
08-22 960
一、简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)是用于在计算机视觉和图像处理领域，目标检测的特征描述子。该项技术是用来计算图像局部出现的方向梯度次数或信息进行计数。此种方法跟边缘方向直方图、尺度不变特征变换以及形状上下文方法有很多相似。但与它们的不同点是：HOG的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率。即：在一个网格密集的大小统一的细胞单元上计算，而且为了提高性能，还采用了重叠的局部对比度归一化技术。HoG特征与SVM分类器结合，已经被广泛应用于图像识别中，
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