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2.部分仿真图预览
3.算法概述
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。
4.部分源码
% --- 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);
0Y_015m
---
