1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:
2.算法涉及理论知识概要
随着人工智能技术的快速发展,人脸识别技术已经广泛应用于身份验证、安全监控、智能支付等领域。活体人脸和视频人脸识别系统是其中的重要分支,旨在通过深度学习网络对人脸进行高效、准确的识别,并区分真实人脸与伪造的人脸。
人脸检测是活体人脸和视频人脸识别系统的第一步,旨在从输入的图像或视频帧中定位并提取出人脸区域。常用的方法包括基于Haar特征的级联分类器、基于深度学习的人脸检测算法等。基于深度学习的方法通常采用卷积神经网络(CNN)来构建人脸检测模型。CNN通过多层卷积和池化操作提取图像的特征,并通过全连接层对特征进行分类和回归,从而得到人脸的位置和大小。
活体检测旨在区分真实人脸与伪造的人脸,以防止人脸识别系统被攻击。常见的伪造手段包括照片、视频重放、3D面具等。活体检测的方法可以分为基于纹理的方法、基于动态的方法、基于深度学习的方法等。
基于深度学习的方法通常利用CNN或循环神经网络(RNN)等模型来提取人脸的静态和动态特征,并通过分类器判断其是否为真实人脸。例如,可以利用CNN提取人脸的纹理特征,通过判断纹理的真实性来进行活体检测;或者利用RNN处理连续的视频帧,提取人脸的动态特征,如眨眼、张嘴等动作,来判断其是否为真实人脸。
数学公式表示为:
y = g(h(x))
其中,(y) 表示活体检测的结果,(h(x)) 表示提取的特征,(g(\cdot)) 表示分类器。通过训练和优化,可以得到适用于活体检测的深度学习模型。
3.MATLAB核心程序
% --- Executes on button press in pushbutton1. function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global im; global Predicted_Label; cla (handles.axes1,'reset') axes(handles.axes1); set(handles.edit2,'string',num2str(0)); load gnet.mat [filename,pathname]=uigetfile({'*.bmp;*.jpg;*.png;*.jpeg;*.tif'},'选择一个图片','F:\test'); str=[pathname filename]; % 判断文件是否为空,也可以不用这个操作!直接读入图片也可以的 % im = imread(str); % imshow(im) if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0) warndlg('please select a picture first!','warning'); return; else im = imread(str); imshow(im); end II(:,:,1) = imresize(im(:,:,1),[224,224]); II(:,:,2) = imresize(im(:,:,2),[224,224]); II(:,:,3) = imresize(im(:,:,3),[224,224]); [Predicted_Label, Probability] = classify(net, II);
标签:活体,人脸识别,GUI,handles,im,matlab,人脸,224 From: https://www.cnblogs.com/51matlab/p/18029317