【人脸识别】基于直方图Histogram实现人脸识别附matlab代码

1 内容介绍

人脸识别算法主要包括Eigenfaces算法、Fisherfaces算法与LBPHfaces算法。Eigenfaces算法将高维的人脸图像降维映射到低维特征脸子空间，实现面部特征采集，该算法特征数据多、识别准确率高。Fisherfaces算法在低维空间达到最大类间离散度与最小类内离散度，对不同的数据集计算其相应的特征。LBPHfaces算法采用局部特征值的描述方法，通过提取图像局部细节描述其纹理特征。

本文设计选用Eigenfaces算法。该算法虽然具有较高的识别率，但对光照因素较为敏感，因此光照因素的存在导致系统具有较高的误识率与拒识率。本文采用光照锥方法对图像进行光照补偿。

光照锥即不同光源方向的图像叠加形成的凸型锥体。光照锥方法基于光度立体视觉方法，使用前提是样本为理想散射模型，即可在固定光照下的所有视场方向观测到物体表面。算法思想是在构建特征脸时利用光照锥生成新的图像样本。

首先，加载用于训练的图像样本，将图像样本转换成矩阵向量形式与表示光源方向矩阵。其次，根据单一光源人脸表面的阴影计算出光源的反射率与表面法向量，由这些信息可以得到三维人脸重构图像与光源方向的估计值。最后，通过改变光源的方向，计算出不同光源下的合成图像。通过丰富特征脸的图像光源信息，实现在构建特征脸阶段减少光照对人脸识别系统的干扰。

2 仿真代码

<span style="color:#333333"><span style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0.03)"><code><span style="color:#ca7d37">function</span> varargout = FR_Processed_histogram(varargin)</code><code>gui_Singleton = <span style="color:#0e9ce5">1</span>;</code><code>gui_State = struct(<span style="color:#dd1144">'gui_Name'</span>,       mfilename, ...</code><code>    <span style="color:#dd1144">'gui_Singleton'</span>,  gui_Singleton, ...</code><code>    <span style="color:#dd1144">'gui_OpeningFcn'</span>, @FR_Processed_histogram_OpeningFcn, ...</code><code>    <span style="color:#dd1144">'gui_OutputFcn'</span>,  @FR_Processed_histogram_OutputFcn, ...</code><code>    <span style="color:#dd1144">'gui_LayoutFcn'</span>,  [] , ...</code><code>    <span style="color:#dd1144">'gui_Callback'</span>,   []);</code><code><span style="color:#ca7d37">if</span> nargin && ischar(varargin{<span style="color:#0e9ce5">1</span>})</code><code>    gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{<span style="color:#0e9ce5">1</span>});</code><code><span style="color:#ca7d37">end</span></code><code>​</code><code>i​</code><code>    axes (handles.axes3)</code><code>    %image no: <span style="color:#0e9ce5">5</span> is shown <span style="color:#ca7d37">for</span> visualization purpose</code><code>    imshow(imread(strcat(<span style="color:#dd1144">'ORL\S'</span>,num2str(M),<span style="color:#dd1144">'\5.bmp'</span>)))</code><code>    msgbox ( <span style="color:#dd1144">'Correctly Recognized'</span>);</code><code><span style="color:#ca7d37">else</span></code><code>    display ([ <span style="color:#dd1144">'Error==>  Testing Image of Subject >>'</span> num2str(subjectindex) <span style="color:#dd1144">'  matches with the image of subject >> '</span>  num2str(M)])</code><code>    axes (handles.axes3)</code><code>    %image no: <span style="color:#0e9ce5">5</span> is shown <span style="color:#ca7d37">for</span> visualization purpose</code><code>    imshow(imread(STRCAT(<span style="color:#dd1144">'ORL\S'</span>,num2str(M),<span style="color:#dd1144">'\5.bmp'</span>)))</code><code>    msgbox ( <span style="color:#dd1144">'Incorrectly Recognized'</span>);</code><code><span style="color:#ca7d37">end</span></code><code>display(<span style="color:#dd1144">'Testing Done'</span>)</code><code>%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%</code><code><span style="color:#ca7d37">function</span> box_Callback(hObject, eventdata, handles)</code><code>%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%</code><code><span style="color:#ca7d37">function</span> box_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)</code><code><span style="color:#ca7d37">if</span> ispc && isequal(get(hObject,<span style="color:#dd1144">'BackgroundColor'</span>), get(<span style="color:#0e9ce5">0</span>,<span style="color:#dd1144">'defaultUicontrolBackgroundColor'</span>))</code><code>    set(hObject,<span style="color:#dd1144">'BackgroundColor'</span>,<span style="color:#dd1144">'white'</span>);</code><code><span style="color:#ca7d37">end</span></code><code>%% 响应Input Image按钮</code><code><span style="color:#ca7d37">function</span> Input_Image_button_Callback(hObject, eventdata, handles)</code><code>global filename pathname I</code><code>[filename, pathname] = uigetfile(<span style="color:#dd1144">'*.bmp'</span>, <span style="color:#dd1144">'Test Image'</span>);</code><code>axes(handles.axes1)</code><code>imgpath=strcat(pathname,filename);</code><code>I = imread(imgpath);</code><code>imshow(I)</code><code>%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%</code><code><span style="color:#ca7d37">function</span> axes3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)</code><code>​</code></span></span>

3 运行结果

4 参考文献

[1]聂倩倩, 秦润泽, 高育新,等. 基于直方图均衡化的人脸识别系统设计与实现[J]. 物联网技术, 2018, 8(7):3.

[2]杨恢先, 唐金鑫, 陶霞,等. 基于韦伯梯度方向直方图的人脸识别算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(15):6.

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