人体五官的检测 得到鼻子等部位的有关信息 matlab 嘴巴 眼睛嘴巴位置提取

最新推荐文章于 2024-03-17 08:51:34 发布
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分类专栏： 图像处理 人脸识别 算法 文章标签： java 服务器 前端
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125752719
该博客介绍了如何使用MATLAB进行人体五官检测，特别是鼻子、眼睛和嘴巴的精确位置提取。通过这个过程，可以获取到各个部位的有效数据，进行图像处理如边缘检测、去噪和填孔，最终实现对五官位置的清晰标记。

人体的五官检测，得到有效的数据，进而有了相关的物理位置

 

d 

单独的将鼻子的部分 截取出来 还可以进行有效的技术研究

 

可以得到有效的位置  进而可以得到最后的结果

可以看出 将眼睛的位置得到 并且可以得到边缘图  填孔图像 去噪图形

并且将眼睛的位置进行标记出来了

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使用内置的 matlab 函数自动检测图像中的眼睛、鼻子和嘴巴：使用视觉工具箱和从 AFW 测试数据中获取的图像。-matlab开发
05-30
AFW 测试数据可在http://www.ics.uci.edu/~xzhu/face/ 获得尽管在检测到面部、眼睛、嘴巴、鼻子后检查边界框是否为空是一种很好的做法，但我还没有检查过。 我想保持代码简单并有基本步骤，我觉得这对初学者来说很容易跟踪文件。 上述代码的性能取决于 viola jones 的面部、眼睛、鼻子和嘴巴检测器。 该代码适用于戴眼镜和斜脸的人。 我没有检查闭眼的代码。
基于MATLAB的人脸五官识别
04-17
本资源是基于MATLAB的人脸器官识别，分别能够识别左眼、右眼、鼻子、嘴、上身等。内有代码和测试图片。
MATLAB五官检测代码
05-01
一段利用MATLAB自带VJ算法检测人脸五官的程序 下载后可以直接在MATLAB中运行
人体的五官检测和皱纹检测系统-matlab
m0_68894275的博客
04-16 2537
程序实现：人体的五官检测和皱纹检测系统 首先定位人脸，鼻子，眼睛，嘴巴等部位，然后在根据定位的信息得到有关的部位，进而可以采取皱纹检测的方法，得到皱纹的有关信息，根据皱纹的多少得到相关的年龄推荐信息。 具体的的操作如下所示。 采取matlab软件的，到人脸，根据人脸的有关信息的，得到五官的定位。 可以看到 可以定位到有关的部位 可以看到 可以检测到有关的五官部位 比如人脸 眼睛 嘴巴 鼻子等部位 进而进入到皱纹的检测系统 根据hession矩阵的形式 得到了有关...
人脸检测，五官检测 matlab
12-21
人脸检测，五官检测 matlab
Edge-detection.rar_matlab 人脸五官_五官_五官检测 MATLAB_人脸五官_位置识别 MATLAB
07-14
本资源"Edge-detection.rar_matlab 人脸五官_五官_五官检测 MATLAB_人脸五官_位置识别 MATLAB"是专门针对人脸五官检测的MATLAB实现，旨在帮助开发者或研究人员定位和识别图像中的人脸轮廓、毛发以及五官位置。...
【图像识别】基于Haar分类器实现五官定位matlab代码
qq_59747472的博客
11-07 766
1 简介 人脸检测是人脸分析的首要环节，其处理的问题是确认图像中是否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛，是实现机器智能化的重要步骤之一。AdaBoost算法是1995年提出的一种快速人脸检测算法，是人脸检测领域里程碑式的进步，这种算法根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。本文对影响AdaBoost人脸检测训练算法速度的至关重要的两方面：Haar特征和积分图的概念和理论进行了仔细的阐明。同时给出了AdaBoost的算法
【图像处理】基于形状提取和模式匹配组合的面部特征点提取方法（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-18 1578
2] 中的算法称为可分离性滤波器，它通过滑动窗口在整个图像中使用圆形的掩模滤波器计算费舍尔准则。通过费舍尔准则的计算，我们得到了一个可分离性图，其中局部峰最有可能是圆形物体的中心。为了加快 [2] 的计算速度，[1] 的工作近似于具有四个组合矩形的圆形形状，并在计算中使用积分图像。详情请参考[1]和[2]。本文包含来自[1]和[2]的算法的实现和使用示例，用于检测给定图像中的圆形对象。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。
Matlab人脸检测方法
ANAN永不败315的博客
05-13 745
操作过程： Matlab人脸检测方法（Face Parts Detection）详解 工具包： Face Parts Detection工具包 看完记得点赞，（づ￣3￣）づ╭❤～
人脸特征提取(第一阶段成果）-一种初步提取人脸五官位置的方法
06-29
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人脸识别基于matlab人脸识别检测脸、眼、鼻子和嘴【含Matlab源码 178期】.zip
11-06
优快云海神之光上传的代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 人脸表情识别：LBP+LPQ算法融合人脸表情识别、PCA+SVM人脸表情识别 人脸识别：BP神经网络人脸识别、KL变换人脸识别、LBP人脸识别、PCA+SVM人脸识别、PCA人脸识别、人数统计
基于MATLAB的人脸五官识别,matlab人脸识别解析,matlab
04-17
识别五官的matlab代码
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05-22
matlab嘴部检测代码通过全卷积局部全局上下文网络进行鲁棒的面部地标检测 面部标志用于定位和代表面部的显着区域，例如：眼睛，眉毛，鼻子，嘴巴，下颚 挑战：不同的形状，姿势，光照条件，遮挡物等。 界标检测的用途：人脸对齐，头部姿势估计，人脸交换，眨眼检测等等。 以下是iPython Notebook的论文实现： 通过全卷积局部全局上下文网络进行稳健的面部地标检测，国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）的会议记录，IEEE，2018年-Daniel Merget，Matthias Rock，Gerhard Rigoll 关联： 代码是用Brainscript编写的，还使用Microsoft CNTK和Python进行了后期处理，并使用了Matlab。 可以找到代码和其他详细信息。 本文重要提示 完全卷积神经网络擅长于对局部特征进行建模，但会导致受约束的接收场（局部上下文）。 为了克服这个问题，可以采用多种方法：级联/池化等。本文提出了一种新的方法，该方法使用逐通道/内核卷积和膨胀卷积（全局上下文）来实现相同的精度，而不是几种SOTA方法。 它将全局上下文直接引入到全卷积神经网络中。 主
人脸部位检测：检测左眼、右眼、嘴巴和鼻子的人脸。-matlab开发
05-29
运行demo试试！ 此代码基于 FrontalFaceCART、LeftEye、RightEye、Mouth 和 Nose 的 CascadeObjectDetector 实现。 我相信与人脸检测的默认用法相比，性能有所提高。 detectFaceParts 和detectRotFaceParts 是主要功能。 detectFaceParts 检测带有零件的正面。 detectRotFaceParts 检测带有旋转输入图像的部分的人脸。 每个功能都有自己的帮助。 网页： http://bit.ly/FaceDetect （ http://like.silk.to/matlab/detectFaceParts.html ） 算法说明（幻灯片分享）： http://www.slideshare.net/masayukitanaka1975/face-partsdetection
bp神经网络数字识别matlab_MATLAB基于PCALDA模糊神经网络的人脸识别
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点击上方蓝字关注“公众号”MATLAB基于PCA-LDA模糊神经网络的人脸识别基于PCA-LDA和粗糙集模糊神经网络的人脸识别，一方面在应用前景上是十分广阔的，可以为IT行业创造更好的经济效益。另一方面，它相对于其它的生物特征识别更加方便。至于环境方面，人脸识别对环境并没有什么影响。图像获取功能：该模块的功能是从图像库中获取图片，获取的图像必须能够在开发环境中可以显示，以便进行图像的处理...
MATLAB图像处理之人脸识别五官定位
a_zxswer的博客
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MATLAB图像处理之人脸识别五官定位 目录MATLAB图像处理之人脸识别五官定位最大类间方差法人脸定位 最大类间方差法 最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分，或者说，是寻找一个阈值为K，将图像的颜色分为1,2…K和K+1…256两部分。 如何确定这个阈值K？算法分类的原理是让背景和目标之间的类间方差最大，因为背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的
基于NSCT变换的人脸图像特征提取matlab仿真
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09-28 1858
NSCT变换是在Contourlet变换的基础上提出的，不仅具有多分辨率、局部化和多方向等特点，还具有平移不变性，从而克服了Contourlet变换存在的缺陷。NSCT变换在结构上可以分为非下采样金字塔滤波器组(NSPFB)和非下采样方向滤波器组(NSDFB)两部分。其中NSPFB采用àtrous算法设计，能实现完全重构的双通道滤波器。为了获得更高精确的分解，采用方向滤波器组，对下一级滤波器采用基于梅花矩阵的上采样。其插值扇形滤波器有棋盘状的频域支撑，和前一级的滤波器结合在一起实现四个方向的频域分解。
【虹膜提取】基于粗精双重定位眼睛图像虹膜区域提取附Matlab代码
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matlab_dingdang的博客
03-17 960
虹膜区域提取是虹膜识别系统中的关键步骤。本文提出了一种基于粗精双重定位的眼睛图像虹膜区域提取方法。该方法首先利用粗定位算法快速定位眼睛区域，然后采用精定位算法对眼睛区域进行细化定位，最后提取虹膜区域。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，能够有效提取不同光照、姿态和表情条件下的眼睛图像虹膜区域。1. 引言虹膜识别是一种基于虹膜特征进行身份识别的生物识别技术。虹膜区域提取是虹膜识别系统中的关键步骤，其准确性和鲁棒性直接影响虹膜识别的性能。
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