基于matlab的三种人民币面值的自动识别
MATLAB100元人民币序列号识别
l1 = length(lf) ;
charset = cell(1 , l1) ;
for i = 1 : l1
charset{i} = I6(up(i):down(i), lf(i):rt(i)) ;
subplot(1 , l1 , i) ; imshow(charset{i}) ;
end
for i = 1 : l1
charset{i} = imresize(charset{i} , [40 20]) ;
subplot(1 , l1 , i) ; imshow(charset{i}) ;
end
str = {'0' , '1' ,'2' , '3' , '4' ,'5' , '6' , '7' ,'8' , '9' ,'A' ,'B', ...
I3=imdilate(I2,T1);
figure(3);imshow(I3);
I4=bwareaopen(I3,2800);
figure(4);imshow(I4);
[w h]=size(I4);
%找上顶点
flag=0;
for i=1:w
for j=1:h
if I4(i, j)==1
%反色
[w , h] = size(I6) ;
for i=1:w
for j=1:h
if I6(i,j)==1;
I6(i,j)=0;
else
I6(i,j)=1;
Matlab中的人脸识别算法
Matlab中的人脸识别算法概述人脸识别技术在当今社会得到了广泛的应用，它不仅可以用于身份验证和安全管理，也可以用于人脸表情识别、年龄估计等领域。
在这个领域中，Matlab作为一种常见的工具，在人脸识别算法的研究和应用中发挥着重要的作用。
本文将介绍Matlab中的人脸识别算法，包括基本原理、常见算法以及实际应用。
一、基本原理人脸识别算法的基本原理是通过分析人脸图像的特征来实现对人脸的识别。
首先，需要对输入的人脸图像进行预处理，包括图像的灰度化、归一化、去噪等。
然后，从图像中提取出特征向量，这些特征向量可以表示人脸的形状、纹理等特征。
最后，使用分类器对特征进行分类，确定输入图像中的人脸类别。
二、常见算法1. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）PCA是一种常见的线性降维算法，它通过对输入图像进行主成分分析，将高维的人脸图像降低到低维的特征向量。
在Matlab中，可以使用pca函数实现PCA算法的应用。
该函数将输入图像矩阵转换为特征向量矩阵，然后根据特征向量的重要程度进行排序，选择重要的特征向量作为输入图像的特征。
2. 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）LDA是一种常见的线性分类算法，它在PCA的基础上引入了类别信息，通过最大化类间散度和最小化类内散度来实现降维和分类。
在Matlab中，可以使用lda 函数实现LDA算法的应用。
该函数根据输入图像的类别信息构建类别矩阵，然后计算投影矩阵，最后根据投影矩阵将输入图像映射到低维空间。
3. 非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization, NMF）NMF是一种近年来发展起来的非负矩阵分解算法，它具有很好的稀疏性和局部性质，适用于人脸图像的特征提取。
在Matlab中，可以使用nmf函数实现NMF算法的应用。
该函数将输入图像矩阵分解为非负的权重矩阵和特征矩阵，其中特征矩阵表示人脸的特征。
基于matlab的纸币面额面向识别方法设计
基于matlab的纸币面额面向识别方法设计作者：洪铭浩来源：《卷宗》2018年第33期摘要：本设计的主要研究内容是在获取人民币的基础上通过FPGA、CIS传感器进行纸币图像采集，并对采集到的纸币图像进行预处理，包括去噪、边缘检测和倾斜校正。
边缘检测过程中，利用离散点进行直线拟合，不仅可以得到纸币的边缘，还可以计算出纸币的中心点和倾斜角度，然后将纸币图像旋转校正，使图像位置归一化。
预处理完成之后，利用尺寸识别算法完成对纸币尺寸的测量，从而确定纸币的面额。
在面额得到识别的基础上，根据提取得到的纸币特征与模板匹配来对纸币面向进行识别。
关键词：图像采集；FPGA；模板匹配1 引言1.1 背景与国内外研究现状当前，在美、英、德等西方发达国家，纸币识别技术早已广泛的应用在生活当中。
我国这些年来也加强教育，不断增加科研投资，使我国的科研水平节节升高，但与国外相比仍有一定的差距。
近年来，由于部分著名院校的合作研发，我国在自动化方面的水准有了显著的提升。
不过纸币识别在我国几乎从零开始研究，应着手于图像识别相关的理论，勇于实践，造出属于我国独立自主研发的自动识别设备。
1.2 研究的主要内容1）对图像采集系统的研究。
2）对采集到的图像预处理。
3）纸币面额面向的识别及程序的研究。
2 纸币图像采集系统2.1 图像采集系统描述获取图像，是图像处理等一切操作的前提基础，当前各种图像都是用釆集设备获得。
本文设计是应用FPGA（Field-Programmable Gate Array）、CIS（Contact Image Sensor）图像传感器为核心器件的图像的采集系统。
2.2 系统的选型CIS是最新型线性图像传感器，最大特点小巧轻便，当它工作时，LED光源发出光，照到待采集的物体表面，反射光线之后，经聚焦成像于光电传感器的阵列上，被转成电荷储存起来。
达到积蓄的时间后，以模拟信号的形式将像素电信号依次输出，从而得到了纸币模拟图像的信号。
如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别
如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别人脸检测和人脸识别是计算机视觉领域中的重要技术应用，可以广泛用于人脸识别系统、人脸支付、安全监控等众多领域。
本文将介绍如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别。
1. 背景介绍人脸检测和人脸识别技术的出现，为计算机系统实现对人脸的自动分析和识别提供了可能。
人脸检测是指从一幅图像或视频序列中确定是否存在人脸，并找出人脸的位置和大小。
而人脸识别则是在检测到的人脸图像上进行特征提取和模式匹配，以实现对人脸的身份识别。
2. 人脸检测在Matlab中，可以使用Viola-Jones算法进行人脸检测。
该算法通过构造Haar特征与Adaboost集成学习算法相结合，能够在较短的时间内实现高效的人脸检测。
具体操作如下：2.1 加载图像首先，在Matlab中加载需要进行人脸检测的图像。
可以使用imread函数进行图像加载，并将其转换为灰度图像进行处理。
例如：```Matlabimage = imread('face.jpg');gray_image = rgb2gray(image);```2.2 构建人脸检测器在Matlab中，可以使用vision.CascadeObjectDetector对象构建人脸检测器。
该对象可以通过Viola-Jones算法进行人脸检测。
具体代码如下：```MatlabfaceDetector = vision.CascadeObjectDetector();bbox = step(faceDetector, gray_image);```2.3 显示检测结果最后，可以使用insertObjectAnnotation函数将检测到的人脸位置在原始图像上标记出来。
代码示例如下：```Matlabdetected_image = insertObjectAnnotation(image, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(detected_image);```3. 人脸识别在Matlab中，可以使用基于人脸特征的Eigenface、Fisherface和LBPH等算法进行人脸识别。
(完整word版)基于MATLAB的人脸识别
图像识别题目：基于MATLAB的人脸识别院系：计算机科学与应用系班级：姓名：学号：日期：目录引言 (1)1 人脸识别技术 (2)1.1人脸识别的研究内容 (2)1.1.1人脸检测(Face Detection) (2)1.1.2人脸表征(Face Representation) (2)1.2几种典型的人脸识别方法 (3)1.2.1基于几何特征的人脸识别方法 (3)1.2.2基于K-L变换的特征脸方法 (4)1.2.3神经网络方法 (4)1.2.4基于小波包的识别方法 (5)1.2.5支持向量机的识别方法 (5)2 人脸特征提取与识别 (5)2.1利用PCA进行特征提取的经典算法——Eigenface算法 (6)2.2 PCA人脸识别流程 (6)2.3特征向量选取 (8)2.4距离函数的选择 (9)2.5 基于PCA的人脸识别 (9)MATLAB人脸识别程序 (10)3 MATLAB软件程序编写 (10)3.1.创建图片数据库 (10)3.2 主程序 (11)3.3最终程序结果 (12)4 心得与体会 (12)参考文献 (13)引言随着社会的发展及技术的进步，社会各方面对快速高效的自动身份验证的需求可以说无处不在，并与日俱增。
例如，某人是否是我国的居民，是否有权进入某安全系统，是否有权进行特定的交易等。
尤其是自2001年美国“9．1l”恐怖袭击发生以来，如何在车站、机场等公共场所利用高科技手段，迅速而准确地发现并确认可疑分子成了目前世界各国在反恐斗争中普遍关注的问题。
为此，各国都投入大量人力、物力研究发展各类识别技术，使得生物特征识别技术得到了极大的发展。
生物特征识别技术主要包括：人脸识别、虹膜识别、指纹识别、步态识别、语音识别、笔迹识别、掌纹识别以及多生物特征融合识别等。
人类通过视觉识别文字，感知外界信息。
在客观世界中，有75％的信息量都来自视觉，因此让计算机或机器人具有视觉，是人工智能的重要环节。
Matlab中的人脸识别和图像识别技术
Matlab中的人脸识别和图像识别技术人脸识别和图像识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向，它们在人脸识别、图像搜索、安防监控等领域有着广泛的应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱，可以方便地进行人脸识别和图像识别的开发和实现。
本文将介绍Matlab中的人脸识别和图像识别技术，并探讨其应用和挑战。
一、人脸识别技术在Matlab中的实现人脸识别技术是指通过计算机自动识别和验证人脸信息的一种技术。
在Matlab 中，可以利用图像处理和模式识别的工具箱来实现人脸识别。
首先，我们需要收集一批人脸图像进行训练，然后利用这些训练样本训练一个人脸识别模型。
训练过程中，可以使用特征提取算法来提取人脸图像的特征向量，常用的算法有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
接着，可以使用分类器来对待识别的人脸图像进行分类，常用的分类算法有支持向量机（SVM）和人工神经网络。
最后，可以通过对比待识别人脸图像与已知识别模型中的人脸特征进行比较，从而实现人脸识别。
在Matlab中，人脸识别技术的实现可以参考以下步骤：1. 数据准备：收集一批包含不同人脸图像的训练样本，标记好每个图像对应的人脸ID。
2. 特征提取：使用PCA或LDA等算法对训练样本的人脸图像进行特征提取，生成特征向量。
3. 模型训练：利用训练样本的特征向量训练一个分类模型，如SVM或神经网络。
4. 人脸识别：对待识别的人脸图像进行特征提取，然后使用训练好的分类模型进行分类，得到识别结果。
二、图像识别技术在Matlab中的应用除了人脸识别技术之外，图像识别技术在Matlab中的应用也非常广泛。
图像识别技术是指通过计算机自动识别和解析图像信息的一种技术。
在Matlab中，可以利用图像处理和模式识别的工具箱来实现图像识别。
常见的图像识别任务包括物体识别、场景识别、文字识别等。
在Matlab中，图像识别技术的实现可以参考以下步骤：1. 数据准备：收集一批包含不同类别图像的训练样本，标记好每个图像对应的类别。
基于matlab的三种面值人民币的自动识别(燕山大学)
r_g = IM_rgb(1) / IM_rgb(2);
if r_g >= 1.41
val_color = 100;
elseif r_g <= 0.94
val_color = 50;
else
val_color = 20;
end
% 100
%
3892554
%
2519328
%
2810818
%
r/g = 1.5451[1.41, ]
基于 matlab 的三种面值人民币的自动识别
所在学校
燕山大学
所在学院
Hale Waihona Puke 电气工程学院姓 名 邵爱刚 刘光冉 刘红丹 杨秋怡
指导教师
赵彦涛
日期
2013 年 12 月 10 日
2012 年 12 月
工业自动化仪表 3 班 刘光冉 邵爱刚 刘红丹 杨秋怡
摘要
本文通过分析第五版人民币自身特征，分别利用主色调提取、长 宽比提取、中值滤波特征图像提取、特征数字提取等四种方法，通过 matlab 软件来实现对第五套人民币 100 元、50 元、和 20 元这三个不 同面值的纸币进行自动识别。大致思路如下:通过纸币图像特征区域 内，不同面值人民币颜色分量比值数不同；不同面值纸币的长宽比不 同；不同面值纸币左下角特征图案不同；纸币中间部分面额数字不同， 利用不同的数字特征来分别区分出不同面额的纸币。
2
工业自动化仪表 3 班 刘光冉 邵爱刚 刘红丹 杨秋怡
图（1）
% 颜色判别
% 只取头像部分
function
[val_color,IM_pic_real_head]
=
yanse(IM_pic,left,right,up,down)
基于MATLAB的第五套人民币面值识别系统设计
1引言近年来在模式识别领域中，纸币图像识别技术[1]一直是一个较为重要的话题，钞票面额识别系统在许多领域广泛应用。
这在节省大量人力资源的同时，对钞票识别能力的要求也不断提高。
目前，第五套人民币面额有多种识别方式，其识别方式各有优缺点。
在本设计中我们基于MATLAB 软件，使用图像处理技术对读取的钞票进行实时处理并结合GUI 界面显示处理结果，开发了一套完整的面值识别系统，并对识别的算法进行分步说明，以便后期维护与阅读，具有一定的实际应用价值。
2系统设计系统设计框图如图1所示，采集到钞票图像后，先利用Radon 变换旋转矫正，然后预处理矫正后的图像，留下实际钞票区域；之后对钞票区域进行扫描，进而确定钞票的准确位置；再对图像进行切割，截取钞票面值区域；最后对有效数字进行识别，确定钞票面值，并通过GUI 显示最终结果。
图1系统设计方框图 2.1图像采集设计在采集钞票图像时，本设计采用uigetfile 函数，从计算机中选择图片，该图片支持jpg 、png 、gif 等格式，然后再通过im-read 函数将图像数据读入，即可完成图像采集。
2.2图像旋转矫正设计读入一张钞票图像后，由于图像会有倾斜不正的现象，所以先用Radon 变换[2]旋转矫正图像。
Radon 算法利用特定方向投影叠加，得出最大投影值的角度，即图像倾斜角度。
如图2所示，(x,y)为线s 上的任意一点，d 为坐标原点到直线s 的距离，θ表示线s 法线方向的夹角，直线s 方程可表示为：x cos θ+y sin θ=d 。
采集到的钞票图像可视为二维函数g(x,y)，根据它的投影是在特定方向上的线性积分，利用Radon 变换公式Radon (d ,θ)=∫-∞+∞g (x ,y )d s 就可以计算出旋转角度θ。
图2旋转矫正原理图基于MATLAB 的第五套人民币面值识别系统设计刘立培马宇星逯亚婷王强杨壮（山西师范大学物理与信息工程学院，山西临汾041004）摘要：针对第五套人民币面值识别准确率和速度存在的问题，给出了一种基于MATLAB 和图像处理技术的人民币面值识别系统的设计方法，采集的钞票图像经过旋转矫正、图像预处理、图像定位、面值剪切、面值识别五个模块处理后，通过GUI 显示钞票面值。
Matlab技术人脸检测与识别方法总结
Matlab技术人脸检测与识别方法总结人脸检测和识别是计算机视觉领域一个重要的研究方向，也是许多实际应用中的关键技术之一。
随着科学技术的快速发展和计算能力的提高，人脸检测与识别技术在安防系统、人机交互、医学图像处理等领域具有广阔的应用前景。
本文将总结一些Matlab技术在人脸检测与识别方面的方法，以帮助研究者和开发者更好地理解和应用这一领域的技术。
一、人脸检测方法总结人脸检测是人脸识别的基础，准确的人脸检测是后续人脸识别任务的前提。
在Matlab中，人脸检测方法主要分为以下几种。
1. Viola-Jones算法Viola-Jones算法是一种经典的人脸检测算法，其基本思想是将人脸检测转化为对图像中各个子区域进行特征提取和分类判断的问题。
通过训练一个强分类器，可以实现对人脸的快速检测。
Matlab提供了相应的函数和工具箱来实现Viola-Jones 算法，如vision.CascadeObjectDetector等。
2. Haar特征和积分图像Viola-Jones算法中的特征选择和计算采用了Haar特征和积分图像的方法，这种方法可以快速计算图像的特征值，从而加速人脸检测的速度。
Matlab中提供了计算积分图像的函数，可以方便地实现这一方法。
3. 基于深度学习的人脸检测近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了重大突破，人脸检测也不例外。
通过搭建深度卷积神经网络，可以实现对人脸的高精度检测。
Matlab提供了Deep Learning Toolbox，可以方便地进行深度学习模型的搭建和训练。
二、人脸识别方法总结人脸识别是在经过人脸检测的基础上，对人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现对人脸的身份识别。
在Matlab中，人脸识别方法主要分为以下几种。
1. 特征脸法特征脸法是一种经典的人脸识别方法，其基本思想是将人脸图像投影到一个低维空间中，然后通过计算投影后的特征向量之间的距离来进行人脸匹配。
Matlab提供了PCA等函数和工具箱来实现特征脸法。
基于 MATLAB 人脸识别系统的设计与实现代码大全
基于MATLAB人脸识别系统的设计与实现1．1题目的主要研究内容（宋体四号加粗左对齐）（1）对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵，也可以扩展开，看成一个矢量。
如一幅N*N象素的图像可以视为长度为N2的矢量，这样就认为这幅图像是位于N2维空间中的一个点，这种图像的矢量表示就是原始的图像空间，但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个。
不管子空间的具体形式如何，这种方法用于图像识别的基本思想都是一样的，首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间上，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。
因此，本次采用PCA 算法确定一个子空间，最后使用最小距离法进行识别，并用matlab实现。
（2）系统流程图1．2题目研究的工作基础或实验条件（1）给出所需图像，软件实现中已知程序代码的设计和算法应用。
（2）软件环境（开发工具用MATLAB）。
1．3数据集描述计算数据库中每张图片在子空间中的坐标，得到一组坐标，作为下一步识别匹配的搜索空间。
计算新输入图片在子空间中的坐标，采用最小距离法，遍历搜索空间，得到与其距离最小的坐标向量，该向量对应的人脸图像即为识别匹配的结果。
假设一幅人脸图像包含N个像素点，它可以用一个N维向量Γ表示。
这样，训练样本库就可以用Γi（i=1，...，M）表示。
协方差矩阵C的正交特征向量就是组成人脸空间的基向量，即特征脸。
将特征值由大到小排列：λ1≥λ2≥...≥λr,其对应的特征向量为μk。
这样每一幅人脸图像都可以投影到由u1,u2,...,ur张成的子空间中。
因此，每一幅人脸图像对应于子空间中的一点。
同样，子空间的任意一点也对应于一幅图像。
1．4特征提取过程描述通过人脸特征点的检测与标定可以确定人脸图像中显著特征点的位置（如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等器官），同时还可以得到这些器官及其面部轮廓的形状信息的描述。
根据人脸特征点检测与标定的结果，通过某些运算得到人脸特征的描述（这些特征包括：全局特征和局部特征，显式特征和统计特征等）。
基于Matlab的纸币面额识别
基于Matlab的纸币面额识别
戚桂美;希润高娃
【期刊名称】《科技与生活》
【年(卷),期】2011(000)019
【摘要】运用matlab数字图像处理技术，根据常识对纸币特定区域进行图像分割、图像分析来区别不同纸币的面值大小，来达到检测纸币面额的目的。
【总页数】1页(P162-162)
【作者】戚桂美;希润高娃
【作者单位】内蒙古师范大学计算机与信息工程学院,内蒙古呼和浩特010022;内蒙古师范大学计算机与信息工程学院,内蒙古呼和浩特010022
【正文语种】中文
【中图分类】TP
【相关文献】
1.一种基于模板匹配的人民币纸币面额识别方法 [J], 张国华;梁中华
2.基于DSP及CIS的纸币面额识别技术 [J], 汪洋;吴裕斌;曹丹华
3.基于BP神经网络的人民币纸币面额识别方法 [J], 程海玉;王辉
4.基于HSV空间的纸币面额识别算法研究 [J], 邓安良;任明武
5.人民币纸币面额手机识别系统设计研究 [J], 焦梦姝;彭佳红
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
MATLAB中的人脸识别与人脸检测技术
MATLAB中的人脸识别与人脸检测技术在计算机视觉领域，人脸识别技术和人脸检测技术一直是备受关注的研究方向。
随着深度学习和图像处理技术的迅猛发展，人脸识别和人脸检测的准确性和效率得到了极大的提升。
而在实现这些技术的过程中，MATLAB作为一种强大的工具在计算机视觉领域也发挥着重要的作用。
一、人脸检测人脸检测是指在图像或视频中准确定位和提取出人脸的过程。
它是其他人脸相关处理任务的前置步骤，如人脸识别、人脸表情识别等。
MATLAB中，有一种常用的人脸检测方法是使用基于Haar特征的级联分类器。
Haar特征是一种基于图像亮度的矩形滤波器，通过对不同矩形区域的亮度值加权求和，可用于检测目标物体的边缘、纹理、对比度等特征。
该方法通过训练一个级联的分类器，结合AdaBoost算法，通过选择最佳的特征子集来实现人脸的快速准确检测。
在MATLAB中，使用人脸检测器的过程可以分为以下几个步骤：首先，加载人脸检测器的级联分类器模型，MATLAB提供了一些经过训练的模型可供使用；然后，读取一张待检测的图像，可以使用imread函数读取；接着，将待检测的图像转换为灰度图像，通过rgb2gray函数实现；最后，利用人脸检测器模型对灰度图像进行检测，通过调用vision.CascadeObjectDetector函数实现。
通过这一系列步骤，可以实现快速准确的人脸检测。
二、人脸识别人脸识别是指通过对已知人脸的建模和存储，对输入的人脸图像进行比对和匹配，以判断其身份的过程。
人脸识别技术广泛应用于各个领域，如人脸门禁系统、人脸支付等。
在MATLAB中，也提供了一些方便易用的工具箱和函数，可用于实现人脸识别。
一个常用的人脸识别方法是基于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的方法。
该方法在人脸识别任务中应用广泛，其基本思想是通过线性变换将输入人脸图像从原始空间映射到一个低维子空间，然后再根据最小距离原则进行分类。
如何利用Matlab进行人脸识别
如何利用Matlab进行人脸识别人脸识别是一种通过计算机技术对人脸图像进行识别和验证的方法，近年来在各个领域得到了广泛的应用。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具包和算法函数，可以方便地进行人脸识别的相关分析和处理。
本文将探讨如何利用Matlab进行人脸识别，包括基本原理、主要方法和实现步骤等方面内容。
一、人脸识别的基本原理人脸识别的基本原理是通过对人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现对个体身份的自动检测和识别。
其中，特征提取是人脸识别的核心步骤，目的是将人脸图像中的关键特征转化为计算机能够处理的数值数据。
在Matlab中，可以使用多种方法进行人脸特征提取。
其中最常见的是使用主成分分析法（PCA）和线性判别分析法（LDA）进行特征降维和提取。
PCA通过线性变换将高维数据转化为低维空间，实现对人脸图像的特征提取；LDA则在PCA的基础上，通过最大化类间散布和最小化类内散布的方法，实现更好的分类效果。
二、人脸识别的主要方法除了特征提取外，人脸识别还有其他重要的方法，如预处理、训练和测试等环节。
预处理则是对人脸图像进行去噪、对齐和归一化等处理，以提高后续特征提取和匹配的准确性。
对于图像去噪的方法，可以使用Matlab中的滤波函数，如中值滤波、高斯滤波等，以降低图像中的噪声干扰。
在训练和测试环节中，需要使用已知身份的人脸图像进行模型的训练和学习。
对于训练集的处理，可以使用Matlab中的图像处理函数进行图像读取、预处理和特征提取等操作。
而在测试阶段，需要将待识别的人脸图像与已有模型进行匹配，并输出相应的身份认证结果。
这一步骤可以通过Matlab中的图像匹配函数，如k最近邻算法（k-Nearest Neighbor，k-NN）和支持向量机（Support Vector Machines，SVM）等来实现。
三、基于Matlab的人脸识别实现步骤根据以上的基本原理和方法，可以总结出一套基于Matlab的人脸识别实现步骤。
MATLAB技术人脸识别算法
MATLAB技术人脸识别算法MATLAB技术在人脸识别算法中的应用人脸识别技术是近年来快速发展的一项先进技术，它可以实现对人脸图像进行自动识别和身份验证。
作为一种非接触式的生物识别技术，人脸识别具有高效、方便、准确的特点，因此在安全领域、人机交互、图像检索等方面有着广泛的应用。
而MATLAB作为一种功能强大的科学计算工具，其丰富的图像处理工具箱和灵活的编程环境，使得其成为人脸识别算法研究和开发的重要工具。
一、人脸识别算法概述人脸识别算法主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。
人脸检测是指从图像或视频中自动检测并定位人脸，通常采用基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征等）或基于模型的方法（如支持向量机、神经网络等）进行。
人脸特征提取是指从检测到的人脸中提取出具有代表性的特征，常用的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
人脸匹配是指将提取出来的人脸特征与已有的数据库中的人脸特征进行比对和匹配，一般采用欧氏距离、余弦相似度等度量方法。
二、MATLAB中的人脸检测算法实现MATLAB提供了多种人脸检测算法的库函数和工具箱，例如Viola-Jones算法、DLib算法等。
这些算法基于不同的原理和方法，可以根据实际需求选择适合的算法进行人脸检测。
以Viola-Jones算法为例，其基于Haar特征的方法可以高效地进行人脸检测。
在MATLAB中，可以使用“vision.CascadeObjectDetector”类实现Viola-Jones算法的人脸检测功能。
首先，需要加载人脸检测器对象，并使用“detect”方法对图像进行人脸检测，最后使用“insertShape”方法将检测结果标记在原图像上。
三、MATLAB中的人脸特征提取算法实现MATLAB提供了多种常用的人脸特征提取算法的函数和工具箱，如PCA、LDA、LBP等。
这些算法能够对从图像中提取到的人脸特征进行降维和优化，以便于后续的人脸匹配工作。
使用Matlab进行人脸识别与人脸检测的方法
使用Matlab进行人脸识别与人脸检测的方法人脸识别和人脸检测是计算机视觉领域中的重要研究方向，也是图像处理和模式识别的关键应用之一。
随着计算机硬件性能的提升和深度学习算法的发展，人脸识别和人脸检测的准确率和效率得到了显著提高。
本文将介绍使用Matlab进行人脸识别与人脸检测的基本方法和技术。
一、人脸检测人脸检测是指在给定图像中自动寻找并定位出人脸的过程。
在Matlab中，常用的人脸检测方法是基于Viola-Jones算法的人脸检测器。
该算法利用了Haar特征和AdaBoost分类器的思想，通过分类器的级联来提高检测的准确率。
在Matlab中，可以使用内置的vision.CascadeObjectDetector函数实现人脸检测。
该函数需要提供一个训练好的人脸检测模型，可以使用官方提供的人脸检测器模型，也可以自己进行模型训练。
除了Viola-Jones算法，还有很多其他的人脸检测方法，比如基于Haar特征的AdaBoost分类器、基于HOG特征的支持向量机（SVM）分类器等。
不同的方法在不同的情境下有着不同的表现，对于特定的应用场景，可以选择最适合的人脸检测方法。
二、人脸识别人脸识别是指根据人脸图像进行身份认证或者身份确认的过程。
在Matlab中，可以利用人脸识别工具箱（Face Recognition Toolbox）实现人脸识别。
该工具箱包括了多种常用的人脸识别算法和工具函数。
常用的人脸识别算法包括特征脸（Eigenface）、Fisherfaces和局部二值模式直方图（Local Binary Pattern Histogram，LBPH）等。
特征脸算法通过主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）将人脸图像降维，然后利用降维后的特征向量进行识别。
Fisherfaces算法在特征脸算法的基础上加入了线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）的步骤，以进一步提高分类准确率。
完整版)基于matlab程序实现人脸识别
完整版)基于matlab程序实现人脸识别Based on MATLAB program。
face n is implemented。
1.Face n Process1.1.1 Basic PrincipleXXX carried out based on the YCbCr color space skin color model。
It has been found that the skin color clustering n in the Cb-Cr subplane n of the YCbCr color space will be XXX different from the central n。
Using this method。
image XXX-faces。
1.1.2 FlowchartXXX:1.Read the original image2.Convert the image to the YCbCr color spacee the skin color model to binarize the image and perform morphological processing4.Select the white area in the binary image。
measure the area attributes。
and filter to obtain all rectangular blocks5.Filter specific areas (height-to-width。
een 0.6 and 2.eye features)6.Store the rectangular area of the face7.Filter special areas based on other n and mark the final face area2.Face n Program1) Face and Non-XXXn result = skin(Y,Cb,Cr)SKIN Summary of this n goes hereDetailed n goes herea=25.39;b=14.03;ecx=1.60;ecy=2.41;sita=2.53;cx=109.38;cy=152.02;xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)];If the brightness is greater than 230.the major and minor axes are expanded by 1.1 timesif(Y>230)a=1.1*a;b=1.1*b;endXXXCb=double(Cb);Cr=double(Cr);t=[(Cb-cx);(Cr-cy)];temp=xishu*t;value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2;If the value is greater than 1.it is not skin color and returns。
在MATLAB中使用人脸识别算法的技巧
在MATLAB中使用人脸识别算法的技巧人脸识别是一种应用广泛的图像处理技术，它可以通过识别和比对人的面部特征，实现身份认证、人脸跟踪等功能。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，也提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以用于实现人脸识别算法。
本文通过介绍人脸识别算法的基本原理和MATLAB中的应用技巧，帮助读者更好地利用MATLAB进行人脸识别任务。
一、人脸识别算法的基本原理人脸识别算法的核心任务是从图像中提取人脸特征，并将其与数据库中的特征进行比对。
常见的人脸识别算法有Eigenface、Fisherface和LBPH等。
其中，Eigenface算法主要通过PCA（Principal Component Analysis）降维技术将高维的人脸图像转化为低维的特征向量，实现特征提取的目的；Fisherface算法则利用LDA （Linear Discriminant Analysis）方法将人脸样本映射到一个低维子空间，以实现类别判别和特征提取；LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法则是一种局部特征提取的方法，通过提取图像中人脸局部纹理特征来进行识别。
二、在MATLAB中实现人脸识别算法的准备工作在使用MATLAB进行人脸识别算法实现之前，需要准备一些必要的工作。
首先，需要使用MATLAB的`Image Processing Toolbox`工具箱，该工具箱提供了丰富的图像处理函数和工具，方便进行图像预处理和特征提取。
此外，还需要准备人脸图像数据库，用于训练和测试人脸识别算法。
三、图像预处理在进行人脸识别算法之前，需要对输入的图像进行预处理，以提高算法的准确性和鲁棒性。
常见的图像预处理操作包括人脸检测、图像裁剪和归一化等。
MATLAB的`vision.CascadeObjectDetector`对象可以用于进行人脸检测，通过调用其`step`方法，可以实现对图像中人脸的定位和检测。
基于某matlab程序实现人脸识别
基于matlab程序实现人脸识别1.人脸识别流程1.1.1基本原理基于YCbCr颜色空间的肤色模型进行肤色分割。
在YCbCr色彩空间内对肤色进行了建模发现，肤色聚类区域在Cb—Cr子平面上的投影将缩减，与中心区域显著不同。
采用这种方法的图像分割已经能够较为精确的将人脸和非人脸分割开来。
1.1.2流程图人脸识别流程图读入原始图像将图像转化为YCbCr颜色空间利用肤色模型二值化图像并作形态学处理选取出二值图像中的白色区域，度量区域属性，筛选后得到所有矩形块否筛选特定区域（高度和宽度的比率在（0.6~2）之间，眼睛特征）是存储人脸的矩形区域特殊区域根据其他信息筛选，标记最终的人脸区域2.人脸识别程序（1）人脸和非人脸区域分割程序function result = skin(Y,Cb,Cr)%SKIN Summary of this function goes here% Detailed explanation goes herea=25.39;b=14.03;ecx=1.60;ecy=2.41;sita=2.53;cx=109.38;cy=152.02;xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)]; %如果亮度大于230，则将长短轴同时扩大为原来的1.1倍if(Y>230)a=1.1*a;b=1.1*b;end%根据公式进行计算Cb=double(Cb);Cr=double(Cr);t=[(Cb-cx);(Cr-cy)];temp=xishu*t;value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2;%大于1则不是肤色，返回0；否则为肤色，返回1if value>1result=0;elseresult=1;endend（2）人脸的确认程序function eye = findeye(bImage,x,y,w,h)%FINDEYE Summary of this function goes here % Detailed explanation goes herepart=zeros(h,w);%二值化for i=y:(y+h)for j=x:(x+w)if bImage(i,j)==0part(i-y+1,j-x+1)=255;elsepart(i-y+1,j-x+1)=0;endendend[L,num]=bwlabel(part,8);%如果区域中有两个以上的矩形则认为有眼睛if num<2eye=0;elseeye=1;endend(3)人脸识别主程序clear all;%读入原始图像I=imread('face3.jpg');gray=rgb2gray(I);ycbcr=rgb2ycbcr(I);%将图像转化为YCbCr空间heighth=size(gray,1);%读取图像尺寸width=size(gray,2);for i=1:heighth %利用肤色模型二值化图像for j=1:widthY=ycbcr(i,j,1);Cb=ycbcr(i,j,2);Cr=ycbcr(i,j,3);if(Y<80)gray(i,j)=0;elseif(skin(Y,Cb,Cr)==1)%根据色彩模型进行图像二值化 gray(i,j)=255;elsegray(i,j)=0;endendendendse=strel('arbitrary',eye(5));%二值图像形态学处理gray=imopen(gray,se);figure;imshow(gray)[L,num]=bwlabel(gray,8);%采用标记方法选出图中的白色区域stats=regionprops(L,'BoundingBox');%度量区域属性n=1;%存放经过筛选以后得到的所有矩形块result=zeros(n,4);figure,imshow(I);hold on;for i=1:num %开始筛选特定区域box=stats(i).BoundingBox;x=box(1);%矩形坐标Xy=box(2);%矩形坐标Yw=box(3);%矩形宽度wh=box(4);%矩形高度hratio=h/w;%宽度和高度的比例ux=uint16(x);uy=uint8(y);if ux>1ux=ux-1;endif uy>1uy=uy-1;endif w<20 || h<20|| w*h<400 %矩形长宽的范围和矩形的面积可自行设定continueelseif ratio<2 && ratio>0.6 && findeye(gray,ux,uy,w,h)==1 %根据“三庭五眼”规则高度和宽度比例应该在（0.6,2）内；result(n,:)=[ux uy w h];n=n+1;endendif size(result,1)==1 && result(1,1)>0 %对可能是人脸的区域进行标记rectangle('Position',[result(1,1),result(1,2),result(1,3),result(1,4) ],'EdgeColor','r');else%如果满足条件的矩形区域大于1,则再根据其他信息进行筛选arr1=[];arr2=[];for m=1:size(result,1)m1=result(m,1);m2=result(m,2);m3=result(m,3);m4=result(m,4);%得到符合和人脸匹配的数据if m1+m3<width && m2+m4<heighth && m3<0.2*widtha=a+1;arr1(a)=m3;arr2(a)=m4;%rectangle('Position',[m1,m2,m3,m4],'EdgeColor','r');endend%得到人脸长度和宽度的最小区域arr3=[];arr3=sort(arr1,'ascend');arr4=[];arr4=sort(arr2,'ascend');%根据得到的数据标定最终的人脸区域for m=1:size(result,1)m1=result(m,1);m2=result(m,2);m3=result(m,3);m4=result(m,4);%最终标定人脸if m1+m3<width && m2+m4<heighth && m3<0.2*widthm3=arr3(1);m4=arr4(1);rectangle('Position',[m1,m2,m3,m4],'EdgeColor','r');endend（4）程序说明人脸识别程序主要包含三个程序模块，人脸识别主程序由三部分构成。
基于matlab的人民币面额识别
6.Mode 众数函数，用于计算一组数据中的众数。 众数，简单的e(x)
解了很多关于 matlab 的专业知识，熟悉了很多函数的用法，并且对编写程 序的过程中出现的各种问题有了了解，对于以后的学习有着莫大的好处。通 过这次课程设计，我们深知自己还有很多不足，相信在接下来的时间里，我 们会不断改正、完善我们的程序。
参考文献： 《matlab 初学者教程（翻译版）》 《基于 matlab 的四种人民币识别的方法》 邵爱刚 《数字信号处理（清华大学出版社）》
2
种颜色的组合。 调用格式： BW = im2bw(I, level) BW = im2bw(X, map, level) BW = im2bw(RGB, level) 其中 level 就是设置阈值的。level 取值范围[0, 1]。
4.Imfill 该函数用于填充图像区域和“空洞”。 调用格式： BW2 = imfill(BW) 这种格式将一张二值图像显示在屏幕上， 允许用户使用鼠标在图像上点几个点，
这几个点围成的区域即要填充的区域。要以这种交互方式操作， BW 必须是一个二维 的图像。用户可以通过按 Backspace 键或者 Delete 键来取消之前选择的区域；通过 shift+鼠标左键单击或者鼠标右键单击或双击可以确定选择区域。
[BW2,locations] = imfill(BW) 这种方式， 将返回用户的取样点索引值。注意这里索引值不是选取样点的坐标。 BW2 = imfill(BW,locations) 这种格式允许用户编程时指定选取样点的索引。locations 是个多维数组时， 数组 每一行指定一个区域。 BW2 = imfill(BW,'holes') 填充二值图像中的空洞区域。 如， 黑色的背景上有个白色的圆圈。 则这个圆圈 内区域将被填充。 I2 = imfill(I) 这种调用格式将填充灰度图像中所有的空洞区域。 BW2 = imfill(BW,locations,conn)
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
目录：
1.纸币币值识别技术的应用 2.基于MATLAB的币值识别方法 3.识别步骤 4.识别程序
币值识别技术的应用
—纸币清分机
国外对清分机的研究起步比较早,到目前为 止,已经形成以日韩和德国占据世界优势地 位的市场格局。包括日本的光荣、劳雷尔, 英国的得利来、德国的捷得,以及韩国的一 些后起之秀。
[left,right,up,down,FF] = bianyuan(IM_pic);% 剔除边缘 提取纸币FF figure; subplot(121),imshow(FF); RGB=IM_pic(up:down,left:right,:); subplot(122),imshow(RGB); R=RGB(:,:,1); G=RGB(:,:,2); figure, subplot(121),imshow(R);title('R分量'); subplot(122),imshow(G);title('G分量'); r=sum(sum(R)); g=sum(sum(G)); bizhi=r/g if bizhi>=1.14 money=100 elseif bizhi<=0.93 money=50 else money=20 end
程序代码：
I1=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002308.jpg'); I2=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002303.jpg'); I3=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002242.jpg'); I4=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002259.jpg'); I5=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002255.jpg'); I6=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002247.jpg'); I7=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹\QQ图片 20141130002220.jpg'); I8=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹 \IMG_20141201_221313.jpg'); I9=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夹 \IMG_20141201_221313.jpg'); I=(I3);
谢谢
主色调提取法
识别步骤： 1、读取图像，将所需的图像放在一定的文件中储存以 备所用。 2、纸币摆正，针对纸币可能出现的不同的情况需要对 纸币进行校正处理，如若倾斜则进行校正处理，如若不 倾斜直接进行下一步。 3、剔除背景，只提取纸币部分，避免背景造成的相关 的干扰，便于准确快速的识别纸币的不同面值。 4、提取图像的RGB三色分量。利用R、G、B分量灰度 值累加后的R/G比值确定某一个范围，并通过多次实验 确定区间阈值，以此来区分100、50、20的面值。
a) 捷德纸币清分清华同方与东
c) 哈尔滨电机厂清分机 USF-100
d)
日本光荣
本组通过matlab软件来实现对第五套人 民币100元、50元、和20元这三个不同 面值的纸币进行自动识别
识别方法：
主色调提取 长宽比提取 中值滤波特征图像提取 特征数字提取等
subplot(221);imshow(I);title('原图像'); gray=rgb2gray(I); subplot(222);imshow(gray);title('灰度图像'); bw1=im2bw(gray,graythresh(gray));%获取全局阈值 bw=edge(bw1,'canny'); subplot(223);imshow(bw);title('canny边缘提取图像'); theta=1:180; [R,xp]=radon(bw,theta); [I0,J]=find(R>=max(max(R)));%J记录了倾斜角 qingxiejiao=90-J IM_pic=imrotate(I,qingxiejiao,'bilinear','crop'); subplot(224);imshow(IM_pic);title('摆正后图像');