基于matlab人脸检测论文

人脸检测的算法很多呀 主成分分析法就是PCA 实际上就是个降维的方法 你可以提取haar特征 进行PCA之后 训练检测 就可以了 网上有代码下的 单独PCA的算法我没找过 可能有 你可以百度 谷歌一下的

你这个问题说的太大了，按我的理解，是只检测有没有人脸，而不检测是谁是吧。那就比较简单。计算的原理是当图中一片区域出现某个颜色的时候（比如黄种人就是黄色，这个颜色往往是个范围）则认为是有人。我写的程序如下：f = imread('');%人脸的读取图像，往往是一个三维的，比如320*240*3，后面的3表示有rgb三种基色。[m,n,k]=size(f);%得到维度值，比如m=320；n=240；k=3jg=zeros(m,n);%定义一个m*n的0矩阵，当发现f里有颜色和人脸一样使，把当前值赋值为1for i=1:m for j=1:n if f(i,j,1)>150 && f(i,j,1)<200 ... %这个颜色范围你可以自己调整，我用的数据 && f(i,j,2)>150 && f(i,j,2)<200 ... %是我用屏幕吸色器随便找了人脸看了下大体范围 && f(i,j,3)>100 && f(i,j,3)<150 %其中的三个点表示和下面的一行是一个语句。 jg(i,j)=1; %当发现f里有颜色和人脸一样使，把当前值赋值为1 end endend%下面的程序完成：如果某个25的小方块内有20个点以上满足上面的条件则认为有人脸。aa=0;for i=1:m-5 for j=1:n-5 if sum(sum(jg(i:i+5,j:j+5)))>20 aa=1; break; end endendif aa==0 '无人脸'else '有人脸'end

Clustering by Passing Messages Between Data PointsBrendan J. Frey* and Delbert Dueckscience上的一篇人脸识别聚类的文章，但好象不是主成分分析。

因为你这个背景较淡，所以彩色物体在OSTU阈值分割中和背景能够分开，色彩就不用考虑了。要是阈值分割不能突出彩色物体，就得先边缘检测，连通。下面是你的程序clear;clc;close allI=imread('');I_gray=rgb2gray(I);level=graythresh(I_gray);[height,width]=size(I_gray);I_bw=im2bw(I_gray,level);for i=1:height %%循环中进行反色for j=1:width if I_bw(i,j)==1 I_bw(i,j)=0; else I_bw(i,j)=1; end endend[L,num]=bwlabel(I_bw,8);plot_x=zeros(1,num);%%用于记录质心位置的坐标plot_y=zeros(1,num);for k=1:num %%num个区域依次统计质心位置 sum_x=0;sum_y=0;area=0; for i=1:height for j=1:width if L(i,j)==k sum_x=sum_x+i; sum_y=sum_y+j; area=area+1; end end end plot_x(k)=fix(sum_x/area); plot_y(k)=fix(sum_y/area);endfigure(1);imshow(I_bw);for i=1:numhold onplot(plot_y(i) ,plot_x(i), '*')end

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