六套Matlab人脸识别源码 可运行 (含PCA Adaboost DLDA算法等)

以PCA人脸识别为例:

随着社会发展与科技进步,人们对生活和工作环境有了更高的要求。大家对外界的需求不再局限于刚性的满足,追求目标逐渐上升到对家居和办公智能化、自动化的台阶上。与此同时,人脸识别技术越来越广泛的应用于某些重要场所的身份检测和确认环节[1]。在公共交通安检领域,人脸识别主要用于采集乘客面部图像信息,并将人脸图像信息与公安部门发布的受限人员面部图像信息进行对比,以准确判断乘客是否属于受限人员。基于人脸识别的智能识别管理系统采用人脸识别技术来作为确认进出人员身份的一种高精度、快速的人脸智能识别技术[2]。如今,威胁公共安全的事件经常发生,人们对公共安全提出了更高、更迫切的要求。各个国家的政府都投入了巨大的人力和财力升级本国的安全系统,其中最主要的是在各个进出口边境检测站,通过各种生物特征检查及识别系统来确认出人境人员的真实身份信息[3]。人脸识别技术在社会公共安全中发挥着重要作用[4],受到各领域的科学家的重视。

传统的身份识别方法(如密钥、磁卡、身份证等)已渐渐退出了高科技信息技术发展的历史舞台。这些传统的身份识别手段不但使用不方便,而且复制仿造非常容易,严重危害社会信息安全。社会公共系统例如铁路、银行、医院、机场、政府机关、网络银行等更是对身份认证手段提出更高的要求,人脸识别技术的研究发展将会克服传统识别技术的不足。人脸识别属于生物特征识别,它利用生物体特有的生理与行为特性,利用计算机技术中的各种识别算法对研究对象进行特征识别,因其独一无二的生理和行为特性降低了被复制的可能性,又因为其持久性,会极大提高使用周期,减少设备投入资金,适用领域丰富而广泛。 目前,人脸识别相较于其他生物特征识别(例如声音、指纹、掌型等),其优点体现在以下几方面:一是不需直接接触的识别方式,该形式可以极大提高识别速度,又可以最大程度考虑使用者行为受限等问题,而其他识别方式必须提供配合工作;二是其隐蔽性较好,这样,可以在不被测试者发现的前提下完成身份识别,与虹膜识别、掌纹识别等识别方法相比较更加优越;三是使用方便、快捷优点,人脸识别可以进行人脸的正面图像识别,还可以借助不同的算法,对人脸表情等信息进行识别和分析,实现对不同情况下的人脸图像,满足人类识别的要求,不需重新建立新的标准人脸库。所以,人脸识别技术优势明显,具有广阔的应用前景。

 Matlab编程设计

图形用户界面的执行文件见附录,其中“训练样本”按键对应的回调子函数为:function pushbuttontrain_Callback(hObject, eventdata, handles),“识别率”按键的回调子函数为:function pushbuttonalltest_Callback(hObject, eventdata, handles),“载入图片”按键的回调子函数为:function pushbuttonloadimg_Callback(hObject, eventdata, handles),“预处理”按键的回调子函数为:function pushbuttonproc_Callback(hObject, eventdata, handles),“人脸识别”按键的回调子函数为:function pushbuttonrecognition_Callback(hObject, eventdata, handles)。当点击“训练样本”按键时,状态显示区分别显示“正在训练样本,请稍等.......”和“训练完毕,结果保存在trainresult.mat中”,并且调用训练样本文件,对应程序如下:

report = sprintf('正在训练样本,请稍等。。。');

set(handles.reporttext,'String',report);

drawnow

mytrain;%调用训练的m文件

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