Приложение MATLAB для распознавания лиц: код, описание и синтаксис

Каждый раз, когда вы разблокируете свой мобильный телефон лицом или проходите через высокотехнологичную офисную систему наблюдения, в фоновом режиме работает сложная технология распознавания лиц. Так что же такое распознавание лиц и как можно выполнить распознавание лиц с помощью MATLAB ?

Распознавание лиц — это процесс идентификации человеческих лиц с помощью технологий. Система распознавания лиц использует компьютерное зрение и методы машинного обучения для моделирования и классификации черт лица, извлеченных из изображений и видео. Алгоритмы идентификации лиц извлекают и отображают черты лица и сравнивают их с базой данных известных лиц, чтобы найти наилучшее совпадение.

Источник

MATLAB в распознавании лиц

Можно добиться распознавания лиц с помощью кода MATLAB. Встроенный класс и функцию в MATLAB можно использовать для обнаружения лица, глаз, носа и рта. Система объектного зрения.CascadeObjectDetector System из набора инструментов системы компьютерного зрения распознает объекты на основе алгоритма распознавания лиц Виолы-Джонса.

Описание детектора объектов MATLAB

В vision.CascadeObjectDetector используется алгоритм Виолы-Джонса для идентификации лиц, глаз, рта, носа или верхней части тела. Пользовательский классификатор можно обучить с помощью MATLAB Image Labeler и использовать вместе с Системным объектом. Так как же на изображении обнаруживаются черты лица или верхняя часть тела? Вот шаги:

1. Первый шаг включает в себя создание объекта vision.CascadeObjectDetector и настройку его свойств.
2. На этом этапе объект вызывается с аргументами (как если бы он вел себя как функция).

Читайте: 15 интересных идей и тем для проектов MATLAB для начинающих

Синтаксис создания детектора объектов

Синтаксис, используемый для создания детектора объектов, следующий:

• Детектор = зрение.CascadeObjectDetector
• Детектор = зрение.CascadeObjectDetector(mode1)
• Детектор = vision.CascadeObjectDetector (имя, значение)
• Детектор = зрение. CascadeObjectDetector (XMLFILE)

Описание синтаксиса

• Детектор = зрение.CascadeObjectDetector: этот синтаксис используется для создания детектора, который обнаруживает объекты с использованием алгоритма Виолы-Джонса.
• Детектор = зрение.CascadeObjectDetector(mode1): этот синтаксис используется для создания детектора, настроенного на обнаружение объектов, определенных входным вектором – mode1.
• детектор = зрение.CascadeObjectDetector(Name,Value): этот синтаксис используется для установки свойств с использованием одной или нескольких пар "имя-значение", где каждое имя свойства заключено в кавычки. Например: Детектор = зрение.CascadeObjectDetector('ClassificationModel','UpperBody')

Проверьте: Идеи проекта машинного обучения

Характеристики

Если не указано иное, функции каскадного детектора объектов не настраиваются, что означает, что после вызова объекта их значения нельзя изменить. Объекты блокируются при их вызове, а их разблокировка выполняется функцией «освобождение».

С другой стороны, настраиваемое свойство будет означать, что его значение может быть изменено в любое время. Итак, давайте взглянем на некоторые функции, прежде чем мы поймем распознавание лиц с помощью кодов MATLAB.

• ClassificationModel: Определенное как вектор символов, это свойство отвечает за управление типом обнаруживаемого объекта. Конфигурация детектора по умолчанию определяет лица.

• MinSize: размер наименьшего распознаваемого объекта обозначается как двухэлементный вектор [высота ширина]. Если значение свойства не указано, детектор устанавливает его равным размеру изображения, используемому для обучения модели классификации.

• MaxSize: размер наименьшего распознаваемого объекта обозначается как двухэлементный вектор [высота ширина] . Если значение свойства не указано, детектор устанавливает его размер (I).

• ScaleFactor: указанное значение выше 1,0001. Это свойство предназначено для постепенного масштабирования разрешения обнаружения между MinSize и MaxSize.

• MergeThreshold: имеет указанное целочисленное значение, равное 4. В случае, если вокруг целевого объекта есть несколько обнаружений, порог определяет окончательные критерии обнаружения.
• UseROI: указанное как false, для этого свойства можно установить значение true для обнаружения объектов в прямоугольной области интереса на входном изображении.

Синтаксис использования детектора объектов

• bbox = детектор (I)
• bbox = детектор (I, roi)

Описание синтаксиса

• bbox =Detector(I) возвращает bbox, матрицу размером M на 4, которая определяет ' M ' ограничивающих рамок, содержащих обнаруженные объекты.

• bbox = детектор (I, roi) используется для обнаружения объектов в прямоугольной интересующей области, заданной roi.

Входные аргументы

• I — входное изображение: задается в истинном цвете или в оттенках серого (RGB).

• model — Модель классификации: Это задано как вектор символов и описывает тип объекта, который будет обнаружен.

• XMLFILE — пользовательская модель классификации: указанная в виде XML-файла, она может быть создана с использованием обучающих функций OpenCV или функции trainCascadeObjectDetector.
• roi — прямоугольная область интереса: четырехэлементный вектор [ x y width height ] используется для указания этого входного аргумента.

Выходные аргументы

bbox — Обнаружения: Обнаружения возвращаются в виде матрицы элементов M на 4, каждая строка которой содержит четырехэлементный вектор [ x y width height ].

Функции объекта, общие для всех системных объектов

• шаг: для запуска алгоритма системного объекта
• релиз: для освобождения системных ресурсов
• сброс: для сброса внутренних состояний системного объекта.

Код MATLAB для распознавания лиц

В этом разделе мы увидим пример распознавания лиц с использованием кода MATLAB.

Распознавание лиц

Источник

Источник

Шаг (Детектор, I) вернет значение Bounding Box, содержащее [x, y, Height, Width] обнаруживаемых объектов:

Источник

Обнаружение носа

Источник

Источник

Описание:

• Передача аргумента «Нос» означает, что интересующим объектом является нос.
• Синтаксис обнаружения носа по умолчанию — vision.CascadeObjectDetector('Nose')
• Значения параметров по умолчанию, переданные в vision.CascadeObjectDetector, можно изменить на основе входного изображения.
• Значение «MergeThreshold» можно переопределить, чтобы избежать множественных обнаружений вокруг целевого объекта (как на изображении выше).

Обнаружение глаз

Источник

Источник

Обнаружение рта

Источник

Источник

Читайте также: Цикл while в MATLAB: все, что вам нужно знать

Подведение итогов

Хотя технология распознавания лиц полезна для проверки личности, она вызывает проблемы с конфиденциальностью. Поскольку технология использует отпечаток лица человека, ее часто рассматривают как нарушение конфиденциальности, безопасности и безопасности. Распознавание лиц с помощью MATLAB можно использовать в нескольких случаях, когда безопасность имеет первостепенное значение. От аэропортов и офисов до смартфонов распознавание лиц стало неотъемлемым компонентом многих систем и организаций.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.