Tesis - Localización y Reconocimiento de Rostros en Imágenes ...

1 %Localización y Reconocimiento de rostros en imágenes monoculares con2 %variación en escala3 %Programa hecho en MATLAB 7.3.0.267 (R2006b) (c)45 %Programa: Experimento, detección de ojos en 50 fotografias6 %resultados: aciertos 48 (96%), Errores:2(4%)78 %limpiar espacio de trabajo9 clear all10 close all11 clc1213141516 for ii=1:1:50 %Iniciar cuenta1718 %cargar imagen empezando en ii=1, es decir, desde '1.bmp' a '50.bmp'.19 archivo=strcat(num2str(ii),'.bmp' %concatenar nombre de archivo20 %cargar imagen21 %autoajustar la intensidad2223 %Visualizar la imagen original 'x' ajustada en intensidad24 figure, imshow(x),title('Imagen original ajustada'2526 %conservar imagen original2728 %convertir el espacio RGB de la imagen a escala de grises2930 figure, imshow(y),title('y' %Visualizar la imagen31 %Conservar la imagen en escala de grises323334 %convertir el espacio RGB de la imagen al espacio YCbCr3536 %normalizar 'Y' luminancia37 figure, imshow(Y),title('Y' %visualizar la imagen38 %Extraer la componente 'Cb'39 %Extraer la componente 'Cr'40 %Elevar al cuadrado la compone 'Cb' y normalizar41 %Elevar al cuadrado la compone 'Cr' y normalizar42 %Hacer la diferencia entre la componente Cb de 'YCBCR'43 %y la componente R de 'x'4445 figure, imshow(E),title('Imagen Cb-x(:,:1)' %visualizar la imagen4647 %Obtener el mapa de piel48 %Hacer la diferencia entre Cb de 'YCBCR' y la componente R de 'x'49 %y la componente 'Y' de 'YCBR'5051 %determinar automaticamente umbral de binarización52 %binarizar imagen53 %complementar la imagen54 %Etiquetar componentes 8-conectadas55 %Determinar el tamaño de cada componente56