基于SURF算法的人脸识别算法Matlab代码

资 源 简 介

基于SURF算法的人脸识别算法Matlab代码

详 情 说 明

SURF算法作为一种高效的图像特征提取方法，在人脸识别领域展现出独特优势。该算法继承了SIFT的尺度不变特性，同时在计算效率上有所提升，特别适合处理具有旋转角度变化的人脸图像识别任务。

在实现过程中，系统首先通过SURF算法从输入的人脸图像中提取关键特征点。这些特征点具有良好的局部不变性，能够有效应对人脸可能存在的旋转、尺度变化等问题。提取的特征点随后进入初始匹配阶段，寻找两幅人脸图像中对应的特征点对。

为了提高匹配精度，系统引入了Hough变换优化机制。这一步骤能够从初始匹配结果中筛选出更可靠的候选匹配点对，有效减少误匹配的情况。随后通过仿射参数计算进一步优化匹配结果，建立更准确的人脸特征对应关系。

最终的相似度计算环节采用特定的公式评估两幅人脸图像的匹配程度。经过这一系列优化处理，系统能够达到95%的高识别率，显著优于传统的LBP、LGBP等算法在处理旋转人脸时的表现。

值得注意的是，该方法的识别性能很大程度上依赖于SURF特征点匹配的质量。因此，如何优化特征点匹配过程成为提升系统性能的关键所在，这也是该方法区别于其他人脸识别技术的重要特点。