MATLAB疲劳检测（眼部疲劳，人脸分割，人眼定位，开闭度检测，疲劳判别，可做眼睛+嘴巴+点头率综合检测版本）

MATLAB设计：教室人数统计（GUI界面，人脸分割，计数）

该数据有32,203张图像，人脸分割模型，文件包括一个人脸检检测模型用来定位人脸在图像中的位置。 该数据有32,203张图像，人脸分割模型，文件包括一个人脸检检测模型用来定位人脸在图像中的位置。

Sparse Subspace Clustering基于人脸分割的子空间聚类的原始代码。

该程序可以进行图像处理，利用肤色聚类，色彩空间的转换，将人脸从复杂的背景中分离出来，为人脸识别做前期的准备工作。

针对传统GrabCut在GMM迭代估计阶段仅单纯地考虑像素点的RGB彩色信息，当前景细节区域与它的周围区域颜色差异较大时容易发生分割错误，以及基于像素的运算导致分割效率不高的问题，提出一种结合权值优化与CS-LBP纹理特征的改进算法。该算法利用多尺度分水岭对图像进行预分割，构建区域邻接图；然后对每个区域进行颜色和纹理特征的提取，通过权值迭代优化算法使区域的数据项权值与周边分块区域的权值相关联，采用自适应参数将纹理约束项引入能量函数，并将改进算法应用于人脸图像分割，有效改善了分割效果。实验结果表明，该算法分割结果更加准确，效率更高。

使用CNN和CRF进行人脸分割 我们尝试不同的方法来完成人脸分割： 。 型号和更多详细信息，请访问Aaron Jackson的。 我们将CRF添加为后处理。 CRF由实现。 。 原始。 根据地标生成凸包。 在使用所有三种方法之前，我们先检测界标并裁剪图像。 代替在A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation标检测网络，我们使用来检测在大型姿态图像上效果很好的地标。 我们还尝试了其他方法来裁剪图像。 代号 face_segment_part.py：用于地标制导语义部分分割的CNN级联。 face_segment_yuval.py：关于面部分割，面部交换和面部感知。 face_segment_contour.py：检测到地标并获得凸包。 依存关系 请为face_segment_yuval.py下载 （最低版

基于matlab的人脸识别系统，可读取ORL或者YALE人脸库或者自己的人脸，采用的方法可以通过下拉框形式切换成PCA,KPCA,LDA,K-L,BP神经网络多种方式，计算识别率，也可以调用笔记本自带摄像头进行识别。具备一个人机交互式GUI界面，界面友好，识别准确，同时配备相对应的操作说明和运行效果图，直接运行GUI文件即可完美运行。另外，诸如车牌，指纹识别，图象去雾，压缩，水印，疲劳检测，人数统计，声音信号处理等均可做技术交琉，欢迎一起探讨。

424*512深度图，分割出人脸，以便后续3D人脸识别、3D头部姿态估计等 第1步：深度图预处理-滤波、数值归一化 第2步：图像分割 第3步：selective search生成候选框

该课题为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统。传统的人脸识别都是直接人头的比对，现实意义不大，这块都做烂了。该课题识别原理为：从一副生活照中寻找到人脸，并且分割人脸图象，利用PCA算法进行降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及相关个人信息。该课题还可以继续二次开发，做成库内外人脸的识别，如果是库外人脸则实现报警，以及统计每个人打卡次数，时间，统计每个人一个月出勤总次数，出勤率。GUI界面有清除数据功能，统计工资等功能。 二、基本流程 读入图片，人脸定位，人脸分割，人脸识别，库内外报警