近年来，随着人工智能与计算机视觉技术的发展，人脸识别在人机交互、安防监控、身份认证等领域得到了广泛应用。本文提出了一种基于 MATLAB 平台，结合 肤色检测与卷积神经网络（CNN） 的人脸识别方法。该方法首先利用肤色模型对输入图像进行预处理，快速定位可能的人脸区域；随后通过 CNN 对检测到的人脸进行特征提取与分类识别。本文构建了一个包含多张标准人脸图像的数据库，并在 GUI 界面中实现了图像选择、人脸检测、区域裁剪、特征匹配及结果显示等功能。实验结果表明，该方法能够在复杂背景下较为准确地实现人脸的检测与识别，验证了肤色检测与卷积神经网络相结合在人脸识别中的有效性与可行性。

作者：张家梁(自研改进)

引言

人脸识别作为一种典型的生物特征识别技术，因其自然性、直观性和非接触性，在近几十年中逐渐成为计算机视觉领域的重要研究方向。与指纹、虹膜等传统生物特征相比，人脸图像在信息获取与应用推广方面具有明显优势，广泛应用于安防监控、金融支付、身份认证和人机交互等场景。

传统的人脸识别方法主要基于几何特征或纹理特征，例如 PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）和局部二值模式（LBP）等。然而，这些方法在复杂光照、姿态变化和遮挡条件下鲁棒性不足，识别率有限。近年来，随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）在人脸检测与识别中展现出卓越的性能，能够自动提取高层次的判别性特征，大幅提升识别精度。

另一方面，肤色检测作为一种传统的预处理手段，能够有效缩小人脸候选区域，降低计算量并提高检测效率。通过将肤色检测与 CNN 相结合，可以在保持高识别精度的同时，提高整体系统的运算效率与实时性。

基于以上背景，本文设计并实现了一套基于 MATLAB 的人脸识别系统。该系统在图形用户界面（GUI）中集成了图像加载、肤色检测、人脸区域提取、CNN 特征识别与结果展示等功能，能够直观地展示人脸识别的完整流程。通过对测试人脸图像与标准数据库进行比对，系统实现了较高的识别准确率，为后续的研究与应用提供了参考。

系统架构

1.系统概述
本系统基于图像处理与深度学习方法，实现人脸图像的自动检测与识别。系统架构包括 图像处理、目标区域检测、特征分类和人脸识别 四个模块。
系统流程为：
图像处理：对输入图像进行尺寸归一化与预处理，提升质量；
目标区域检测：利用肤色检测定位人脸区域并裁剪；
特征分类：通过 CNN 提取深层特征并分类，依托预训练模型完成比对；
人脸识别：输出人物身份，并在界面显示匹配结果与标准图像。

该系统的设计使得烟叶的成熟度识别不仅更加高效，而且具有较高的精确度，能够广泛应用于农业领域的烟叶分级和质量控制中。

2.系统流程图

研究方法

本研究采用图像预处理、肤色检测与卷积神经网络相结合的方法，实现输入人脸图像的自动检测与识别。

实验结果

基于HSV颜色直方图与BP神经网络的识别系统能够有效区分烟叶的未熟、成熟与过熟三种状态，并在几何特征上表现出显著差异。

1.实验过程
图1 系统初始界面

显示系统加载后的主界面，尚未进行人脸检测与识别。

图2 人脸检测结果

系统通过肤色检测方法对输入图像进行人脸定位，并用红色矩形框出人脸区域。

图3 人脸区域裁剪结果

系统将检测到的人脸区域裁剪后显示在目标人物窗口中。

图4 人脸识别结果

系统利用卷积神经网络提取人脸特征并完成识别，在右侧显示数据库中匹配的人脸图像，并在文本框输出识别姓名。

2.实验结果
图1 人脸识别结果（William Fichtner）

图2 系统识别结果示例（A.J. Buckley）

图3 人脸检测结果（Aidan Gillen）

图4 人脸识别结果（Abigail Spencer）

图5 人脸识别结果（Alison Pill）

图6 人脸识别结果（Andrew Rannells）

图7 人脸识别结果（Andy Samberg）

系统实现

本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：

研究结论

本文设计并实现了一种基于 MATLAB 的人脸识别系统，结合了 肤色检测 与 卷积神经网络（CNN） 方法，实现了从图像导入、人脸检测、区域裁剪到识别匹配的完整流程。通过在多组人脸图像上的实验测试，系统能够较为准确地完成目标人脸的自动检测与识别，识别结果与标准人脸库一致，验证了方法的有效性和可行性。

实验环境

硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。

官方声明

实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。

研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。

版权声明：
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