机器学习概述课程设计报告

机器学习概述课程设计报告题目：MATLAB 人脸识别系统 姓 名：** 学 号：** 专 业：** 时 间：2025/8/7目 录一.课程设计的目的...............................................................................3二．设计的内容及要求.......................................................................3三．详细设计.......................................................................................3四．课程设计的总结...........................................................................7一. 课程设计的目的人脸识别作为一项新兴的科学讨论项目，有着广泛的应用前景，而且随着计算机技术的更新进展，它的科学讨论价值也越发凸显。经过几十年的研发探讨，世界各大讨论结构的研发人员的不断努力下，人脸识别技术一已取得丰硕的成果，可在一定限制条件下完成人脸的自动识别。这些成果的取得更促进了人们对人脸识别这一课题的深化讨论。在电子商务飞速进展的今日，人脸识别系统的范畴一不足以涵括人脸识别的应用范围，在数字图像处理、视频领域、基于内容的检索等方面有着重要的应用价值。。二． 设计的内容及要求1、选择 KNN,聚类或 SVM 方法中的一种或其他机器学习方法的一种进行课程设计2、要求能完成具体的识别任务：如 图像分割、语音识别、人脸识别3、要求识别的对象中有自己生活元素，比如图像中包括学校的图片或语音时本人的语音等。三． 详细设计YCbCr 空间——>灰度图像转换 ——>噪声消除 ——>图像填孔 ——>图像重构 ——>人脸区域确定 ——>边缘检测 （原图-涉及个人隐私，未呈现原图）（YCbCr 空间转换）（噪声消除）（图像填孔）（图像重构）（人脸区域的确定）（涉及个人隐私）四． 课程设计的总结通过三天的学习以及课后学习，我利用 SVM 算法进行人脸识别，由于光照强度的不同、人脸肤色的不同、图片背景的不同往往导致每张图片都具有自身的特色将人脸区域从背景、衣着、发型等非人类区域中分割出来。一般使用的 RGB 图片不适合于建立人脸皮肤模型，因为在 RGB 空间中，使用三基色（r,g,b）表示图片的亮度以及颜色。在不同的环境下光照条件的改变，很难将肤色点从非肤色点中分离出来，假如在 RGB 图像上进行处理，将产生离散的肤色点，图片中间嵌有很多的非肤色点，提高了人脸检测的难度，容易产生不可靠的肤色分割。解决方法是隔离颜色表达式中的亮度信息与色度...