【人脸识别】基于Kinect-V.2的人脸识别系统设计附matlab代码

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⛄ 内容介绍

随着人工智能的飞速发展,人脸识别技术已经应用到很多领域中,能否准确识别人脸成为最关键的问题.文章以Matlab为工具,以肤色特征对目标人脸进行实时地追踪与识别,对人脸的处理过程分为图像预处理,人脸检测,特征提取以及分类识别4部分,最终实现对有遮挡物等特殊情况下的人脸识别.实验结果显示此系统具有较高的识别精度,实时性,鲁棒性良好.

⛄ 部分代码

function PlotResults(Targets,Outputs,Name)

   Errors=Targets-Outputs;

   figure;

   subplot(2,2,[1 2]);

   plot(Targets,'r:');

   hold on;

   plot(Outputs,'b');

   legend('Targets','Outputs');

   title([Name ' - Targets and Outputs']);

   ylabel('Targets and Outputs');

   ErrorMean=mean(Errors);

   ErrorStD=std(Errors);

   MSE=mean(Errors.^2);

   RMSE=sqrt(MSE);

   subplot(2,2,3);

   plot(Errors);

   ylabel('Errors');

   title(['MSE = ' num2str(MSE) ', RMSE = ' num2str(RMSE)]);

   nBin=max(round(numel(Errors)/20),10);

   subplot(2,2,4);

   histfit(Errors,nBin);

   xlabel('Errors');

   title(['Mean = ' num2str(ErrorMean) ', StD = ' num2str(ErrorStD)]);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

Mousavi, Seyed Muhammad Hossein, and Atiye Ilanloo. "Seven Staged Identity Recognition System Using Kinect V. 2 Sensor." 2022 9th Iranian Joint Congress on Fuzzy and Intelligent Systems (CFIS). IEEE, 2022.

⛳️ 完整代码

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