小偷体貌识别是一种应用于安全领域的重要技术，它利用计算机视觉和机器学习的方法，通过对监控视频中的人体特征进行提取和分析，来识别出可能的小偷。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现小偷体貌识别的仿真。
介绍
首先，我们需要收集一些有关小偷和非小偷的照片，以用作训练数据。这些照片应包含不同角度和姿势的人体图像，以便能够更好地识别小偷。我们可以使用Matlab的图像处理工具箱来对这些照片进行预处理，如调整大小、裁剪和灰度化等。
接下来，我们需要提取人体特征。在Matlab中，我们可以使用计算机视觉工具箱中的人体检测和关键点检测算法来实现这一步骤。人体检测算法可以帮助我们找到图像中的人体区域，而关键点检测算法可以帮助我们确定人体的关键特征点，如眼睛、鼻子和嘴巴等。通过提取这些特征点的位置和形状信息，我们可以得到一个人体特征向量。
在训练阶段，我们可以使用Matlab的机器学习工具箱来训练一个分类器，以区分小偷和非小偷。我们可以使用支持向量机（SVM）算法或深度学习算法（如卷积神经网络）来训练分类器。训练过程中，我们将使用之前提取的人体特征向量作为输入，将小偷和非小偷的标签作为输出。通过不断调整分类器的参数和优化算法，我们可以提高识别的准确率。
在测试阶段，我们可以使用训练好的分类器来识别监控视频中的小偷。我们首先对视频进行预处理，将其分解成一系列的帧图像。然后，对于每一帧图像，我们使用之前提取的人体检测和关键点检测算法来提取人体特征向量。最后，我们将这些特征向量输入到分类器中，得到一个判断结果，判断该帧图像中是否有小偷存在。
最后，我们可以使用Matlab的图像处理工具箱和计算机视觉工具箱来对识别结果进行可视化和分析。我们可以将识别出的小偷标记在视频中，以便安全人员能够更快地发现并采取相应的措施。同时，我们还可以对识别的准确率和召回率等指标进行评估，以进一步改进和优化我们的小偷体貌识别系统。
部分源码
%子函数：离散二进小波变换——滤波器方式实现
%输入变量：h为一维低通滤波器，一般取高斯滤波器，g为高通滤波器，delta为边缘滤波器
%一般g与delta的卷积构成二维边缘算子，I为原始图像，J为分解层数
%输出变量：d为分解的多层边缘幅值，dx为x方向多层边缘，dy为y方向多层边缘，arg为分解的多层边缘幅角。
function [d,dx,dy,arg] = d2wt(h,g,delta,I,J)
%图像大小获取
[M,N]=size(I);
%滤波器长度的获取
lh=length(h);lg=length(g);
%二进小波分解层数
J=3;
%第一层二进小波分解对应的I（j）=a(:,:,j+1)；W(j，1) = dx；W(j，2) = dy
%多层幅值d存储空间，多层幅角存储空间arg
a = zeros(M,N,J+1);
dx = zeros(M,N,J);
dy = zeros(M,N,J);
d = zeros(M,N,J);
arg= zeros(M,N,J);
%将待研究的图像赋值给a
a(:,:,1) = I;
%循环进行J层二进小波分解
for j=1:J
lhj=2^j*(lh-1)+1;
lgj=2^j*(lg-1)+1;
hj(1:lhj)=0;
gj(1:lgj)=0;
%每层滤波器的变换，插零变化
for n=1:lh
hj(2^(j-1)*(n-1)+1)=h(n);
end
for n=1:lg
gj(2^(j-1)*(n-1)+1)=g(n);
end
%每层进行二维卷积操作，得到边缘图像，幅值与幅角
a(:,:,j+1)=conv2(hj,hj',a(:,:,j),'same');
dx(:,:,j)=conv2(delta,gj',a(:,:,j),'same');
dy(:,:,j)=conv2(gj,delta',a(:,:,j),'same');
x=dx(:,:,j);
y=dy(:,:,j);
d(:,:,j)=sqrt(x.^2+y.^2);
arg(:,:,j) = atan(y./x);
end
完整源码+数据下载
基于Matlab实现小偷体貌识别仿真（源码+数据集）.rar：https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88189918
