基于MATLAB的人脸识别系统研究
使用Matlab进行机器视觉和目标识别
使用Matlab进行机器视觉和目标识别引言在现代科技的快速发展下，机器视觉和目标识别成为当前计算机视觉领域的热门研究方向之一。
通过计算机对图像或视频进行分析和处理，可以实现许多应用，如图像分类、目标检测、人脸识别等。
而Matlab作为一种功能强大且易于理解的编程环境，为研究人员和工程师提供了实现机器视觉和目标识别任务的强大工具。
一、Matlab的基础知识Matlab是一种高级、专业的编程环境，具有丰富的工具箱和函数库，适用于各种科学、工程和技术计算任务。
了解Matlab的基础知识对于进行机器视觉和目标识别任务至关重要。
在Matlab中，图像是以矩阵的形式表示的。
每个像素点的灰度值或颜色值在矩阵中的位置对应于图像中的位置。
通过Matlab提供的图像处理函数，可以实现图像的读取、显示、缩放、旋转等操作。
二、图像处理与增强在机器视觉和目标识别任务中，图像处理与增强是非常重要的一步。
通过对图像进行处理和增强，可以提高后续任务的准确性和效果。
Matlab提供了丰富的图像处理函数，如滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
其中，滤波函数可以去除图像中的噪声，边缘检测函数可以提取出目标的边缘信息，直方图均衡化函数可以增强图像的对比度。
三、特征提取与选择在机器视觉和目标识别任务中，特征提取与选择是关键环节。
通过选择适当的特征并提取出来，可以减小计算量、提高计算速度和准确性。
在Matlab中，可以使用各种特征提取和选择算法。
例如，可以使用颜色特征、纹理特征、形状特征等。
通过Matlab提供的函数和工具箱，可以实现这些算法，并进行特征的可视化和选择。
四、目标检测与识别目标检测与识别是机器视觉和目标识别任务的核心内容。
通过Matlab提供的工具箱和函数，可以实现目标的检测和识别。
在目标检测与识别中，常用的算法有基于特征的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
Matlab提供了各种函数和工具箱，如图像拟合、分类器训练、神经网络等，可以实现这些算法。
基于matlab的彩色图像皮肤区域分割及人脸检测
基于matlab的彩色图像皮肤区域分割及人脸检测目录第一章引言 (1)第二章算法理论与实现原理 (1)2.1肤色分割理论 (1)2.2常见肤色模型比较 (2)2.2.1 区域模型 (2)2.2.2简单高斯模型 (2)2.2.3 混合高斯模型 (2)2.2.4 直方图模型 (3)2.3常见色彩空间比较 (3)2.3.1RGB .........................................................32.3.2HSV...........................................................42.3.3YcbCr........................................................4 第三章系统设计 (7)3.1建立肤色模型 (7)3.2肤色分割步骤 (8)第四章参考文献 (12)第五章心得体会 (12)第一章引言近年来,随着人工智能的快速发展，人脸识别技术逐渐成为模式识别与计算机视觉领域的一个研究热点，可用于身份认证、人员监视、图像数据库检索以及目标跟踪等场合。
第 1 页共 16 页人脸识别(Face Recognition)是将输入的人脸图像与系统已知人脸库中的模型进行比较,以确定是否存在相匹配的人脸，而人脸检测( Face Detection) 是指在输入图像中确定所存在的人脸的位置与大小，所以快速有效的人脸检测则显得至关重要，是实现人脸识别的前提和基础。
人脸检测系统要求实现对输入的可能包含人脸的图像进行处理,并输出图像中是否存在人脸以及人脸的数目、位置、尺度、位姿等参数信息。
传统的人脸检测方法大多是在亮度空间内进行,利用灰度的变化做多尺度空间的全搜索,计算量非常大、效率极低,而在人脸区域中,肤色一定是占主导地位的像素色彩值，虽然肤色因人而异,但经过研究可以发现肤色在色彩空间中的一定范围内是呈聚类特性的,特别是在排除了光照亮度和在经过变换的色彩空间中，利用肤色这一特征可以排除掉在灰度图像中的非皮肤区域，这对人脸检测起到了积极的作用。
基于MATLAB的人脸识别系统的研究毕业论文
长沙民政职业技术学院毕业实践报告 题目:基于MATLAB 勺人脸识别系统的研扌旨导老师： ______ 谭刚林 ______________________ 系 另寸： 电子信息工程系 __________________ 班 级： ______________ 电子1133 ____________学号：1119013333 1119013334 1119013335 姓 名： 刘盼符思遥樊阳辉类型:2014年5月5日基于MATLAB勺人脸识别系统的研究符思遥、刘盼、樊阳辉指导老师：谭刚林苏宏艮马勇赞【摘要】人脸检测与识别技术是计算机视觉和模式识别等学科的研究热点之一，是进行身份认证最友好直接的手段，在出入境安全检查、内容检索、证件验证、门禁系统等领域都具有十分广泛的应用前景。
多年来，人脸识别技术中的很多问题都被深入地研究，而且大量的算法已经成功应用于人脸识别。
本文在研究了人脸检测和身份识别的关键技术和相关理论的基础上，重点讨论了在光照和背景不同的条件下，彩色静止图像的人脸检测和身份识别问题，它包括基于肤色分割的人脸粗检测、基于人眼检测的几何归一化和基于二维主成分分析法(2DPCA的身份识别。
本文主要工作如下：首先对彩色图像进行光照补偿，其次通过肤色检测获得可能的脸部区域并二值化，再用形态学开闭运算对图像进行滤波处理并通过一定规则确定人脸区域，然后运用水平垂直投影定位人眼坐标以此对人脸进行几何归一化，识别部分运用2DPCA勺图像映射方法对灰度图进行特征匹配，最后输出识别结果并进行语音播报。
实验结果表明，结合肤色和面部几何特征的算法能够对人脸进行较快速和准确的定位，同时2DPCAT法运用于身份识别也能达到较高的识别率。
本毕业设计对实际应用具有一定的参考价值，该系统的操作流程和输入输出方式是以实际应用为出发点，可应用于公安机关证件验证以及日常家庭的自动门禁系统等。
【关键词】人脸检测；肤色分割；人眼检测；2DPCA特征提取1绪论 (1)1.1选题的背景 (1)1.2人脸识别系统 (2)1.3人脸识别的典型方法 (2)2基于YCbCr颜色空间的肤色分割 (3)2.1三种色彩空间 (3)2.1.1 RGB色彩空间 (3)3基于2DPCA特征提取的身份识别 (4)3.1 2DPCA算法实验结果与分析 (5)3.1.1实验用数据库 (5)3.1.2实验结果与分析 (5)3.1.3 结论 (7)4人脸检测与识别系统设计与实现 (7)4.1系统环境 (7)4.2人脸检测与识别系统框图 (7)4.3系统功能模块 (8)4.4实验结果分析 (9)5总结与展望 (10)5.1总结 (10)5.2展望 (10)参考文献 (12)1绪论1.1选题的背景近年来随着计算机技术和互联网的发展，信息技术的安全变得越来越重要，生物特征识别技术得到广泛研究与开发，如人脸识别、指纹识别、掌形识别等。
matlab人体动作行为识别 源代码
标题：基于Matlab的人体动作行为识别源代码摘要：本文将介绍使用Matlab实现人体动作行为识别的源代码，通过对传感器数据进行处理和分析，实现对人体动作的识别和分类。
文章将从数据采集、特征提取、分类模型建立等方面展开讨论，旨在帮助读者了解该领域的相关知识和技术，并为对该方向感兴趣的读者提供参考。
1. 背景介绍人体动作行为识别是一项涉及多个领域知识的交叉性研究，其应用领域包括但不限于健康监测、智能家居、体育训练等。
在本文中，我们将使用Matlab编程语言，结合相关的信号处理和机器学习算法，实现对人体动作行为的识别与分类。
2. 数据采集与处理在进行人体动作行为识别的研究中，首先需要对人体动作过程中的数据进行采集，并对采集到的数据进行预处理。
常用的数据采集设备包括加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器，这些传感器可以获取到人体动作时所产生的加速度、角速度和磁场强度等数据。
在Matlab中，我们可以使用相关的工具箱对采集到的数据进行处理和分析，例如通过信号处理工具箱对数据进行滤波、降噪等处理，以保证数据的准确性和可靠性。
3. 特征提取与选择一旦获得了经过预处理的数据，接下来就需要对数据进行特征提取。
特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性和区分性的特征，以便用于后续的分类和识别。
常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
在Matlab中，我们可以利用相关的函数和工具对数据进行特征提取，并通过数据可视化工具对提取的特征进行可视化展示，以便进一步分析特征的区分性和重要性。
4. 分类模型的建立一旦完成了特征提取，接下来就是建立分类模型。
分类模型是用来对提取的特征进行分类和识别的工具，常用的分类模型包括但不限于支持向量机、随机森林、神经网络等。
在Matlab中，我们可以利用相关的机器学习工具箱和深度学习工具箱对建立各种分类模型，并通过交叉验证和模型评估来评估模型的性能和准确性。
5. 源代码编写与实现基于以上的背景介绍和相关步骤，我们将使用Matlab编程语言来实现人体动作行为识别的源代码。
MATLAB中的人脸识别与表情分析技巧
MATLAB中的人脸识别与表情分析技巧人脸识别和表情分析作为计算机视觉领域中的重要研究方向，在实际应用中有着广泛的应用。
作为计算机视觉领域的一个重要工具，MATLAB提供了丰富的功能和库，便于开发人员进行人脸识别与表情分析任务。
本文将介绍MATLAB中实现人脸识别与表情分析的一些技巧和方法。
一、人脸识别的基本原理与实现人脸识别是指通过计算机自动识别图像或视频中的人脸，核实或识别其中的个体身份。
其核心任务包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和识别等过程。
在实际应用中，人脸识别常用于犯罪侦查、人脸门禁、人脸支付等领域。
在MATLAB中，实现人脸识别可以借助于OpenCV库。
首先，我们需要使用OpenCV的人脸检测算法来获取图像或视频中的人脸位置。
接着，通过对检测到的人脸进行对齐和预处理，将其转换为统一大小的灰度图像。
然后，利用人脸图像的特征提取算法，如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等，将人脸图像转换为固定长度的特征向量。
最后，通过比对输入的人脸特征向量与保存的人脸数据库中的特征向量，即可进行人脸识别。
除了OpenCV库外，MATLAB还提供了自身的人脸识别库，如Computer Vision Toolbox中的vision.CascadeObjectDetector和vision.FaceRecognizer等函数，可以简化人脸检测和识别的过程。
使用这些函数，我们只需加载预训练好的人脸检测和识别模型，然后输入图像或视频，即可实现人脸识别的功能。
二、表情分析的基本原理与实现表情分析是指分析人脸图像或视频中的表情信息，识别出人脸所表现出的情绪状态，如喜、怒、哀、乐等。
表情分析在情感计算、人机交互和心理学研究等领域有着广泛的应用。
在MATLAB中，实现表情分析可以通过机器学习的方法。
首先，我们需要获取图片或视频中的人脸位置，可以借助OpenCV库或Computer Vision Toolbox提供的函数。
如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别
如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别人脸检测和人脸识别是计算机视觉领域中的重要技术应用，可以广泛用于人脸识别系统、人脸支付、安全监控等众多领域。
本文将介绍如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别。
1. 背景介绍人脸检测和人脸识别技术的出现，为计算机系统实现对人脸的自动分析和识别提供了可能。
人脸检测是指从一幅图像或视频序列中确定是否存在人脸，并找出人脸的位置和大小。
而人脸识别则是在检测到的人脸图像上进行特征提取和模式匹配，以实现对人脸的身份识别。
2. 人脸检测在Matlab中，可以使用Viola-Jones算法进行人脸检测。
该算法通过构造Haar特征与Adaboost集成学习算法相结合，能够在较短的时间内实现高效的人脸检测。
具体操作如下：2.1 加载图像首先，在Matlab中加载需要进行人脸检测的图像。
可以使用imread函数进行图像加载，并将其转换为灰度图像进行处理。
例如：```Matlabimage = imread('face.jpg');gray_image = rgb2gray(image);```2.2 构建人脸检测器在Matlab中，可以使用vision.CascadeObjectDetector对象构建人脸检测器。
该对象可以通过Viola-Jones算法进行人脸检测。
具体代码如下：```MatlabfaceDetector = vision.CascadeObjectDetector();bbox = step(faceDetector, gray_image);```2.3 显示检测结果最后，可以使用insertObjectAnnotation函数将检测到的人脸位置在原始图像上标记出来。
代码示例如下：```Matlabdetected_image = insertObjectAnnotation(image, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(detected_image);```3. 人脸识别在Matlab中，可以使用基于人脸特征的Eigenface、Fisherface和LBPH等算法进行人脸识别。
人脸识别核心算法及MATLAB代码
人脸识别核心算法在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。
识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。
我们在这方面的主要工作包括：∙基于LGBP的人脸识别方法问题：统计学习目前已经成为人脸识别领域的主流方法，但实践表明，基于统计学习的方法往往会存在“推广能力弱”的问题，尤其在待识别图像“属性”未知的情况下，更难以确定采用什么样的训练图像来训练人脸模型。
鉴于此，在对统计学习方法进行研究的同时，我们还考虑了非统计模式识别的一类方法。
思路：对于给定的人脸图像，LGBP方法首先将其与多个不同尺度和方向的Gabor滤波器卷积(卷积结果称为Gabor特征图谱)获得多分辨率的变换图像。
然后将每个Gabor特征图谱划分成若干互不相交的局部空间区域，对每个区域提取局部邻域像素的亮度变化模式，并在每个局部空间区域内提取这些变化模式的空间区域直方图，所有Gabor特征图谱的、所有区域的直方图串接为一高维特征直方图来编码人脸图像。
并通过直方图之间的相似度匹配技术（如直方图交运算）来实现最终的人脸识别。
在FERET四个人脸图像测试集合上与FERET97的结果对比情况见下表。
由此可见，该方法具有良好的识别性能。
而且LGBP方法具有计算速度快、无需大样本学习、推广能力强的优点。
参见ICCV2005表.LGBP方法与FERET'97最佳结果的对比情况∙基于AdaBoost的Gabor特征选择及判别分析方法问题：人脸描述是人脸识别的核心问题之一，人脸识别的研究实践表明：在人脸三维形状信息难以准确获取的条件下，从图像数据中提取多方向、多尺度的Gabor特征是一种合适的选择。
使用Gabor特征进行人脸识别的典型方法包括弹性图匹配方法（EGM）和Gabor特征判别分类法（GFC）。
EGM在实用中需要解决关键特征点的定位问题，而且其速度也很难提高；而GFC则直接对下采样的Gabor特征用PCA降维并进行判别分析，尽管这避免了精确定位关键特征点的难题，但下采样的特征维数仍然偏高，而且简单的下采样策略很可能遗漏了非常多的有用特征。
LDA人脸识别的matlab程序
以下是LDA的m文件函数：你稍稍改改就能用了！function[eigvector,eigvalue,elapse]=LDA(gnd,options,data) %LDA:LinearDiscriminantAnalysis%%[eigvector,eigvalue]=LDA(gnd,options,data)%%Input:%data-Datamatrix.Eachrowvectoroffeaisadatapoint.%gnd-Colunmvectorofthelabelinformationforeach%datapoint.%options-StructvalueinMatlab.Thefieldsinoptions%thatcanbeset:%%Regu-1:regularizedsolution,%a*=argmax(a'X'WXa)/(a'X'Xa+ReguAlpha*I)%0:solvethesinularityproblembySVD%Default:0%%ReguAlpha-Theregularizationparameter.Valid%whenRegu==1.Defaultvalueis0.1.%%ReguType-'Ridge':Tikhonovregularization%'Custom':Userprovided%regularizationmatrix%Default:'Ridge'%regularizerR-(nFeaxnFea)regularization%matrixwhichshouldbeprovided%ifReguTypeis'Custom'.nFeais%thefeaturenumberofdata%matrix%Fisherface-1:Fisherfaceapproach%PCARatio=nSmp-nClass%Default:0%%PCARatio-Thepercentageofprincipal%componentkeptinthePCA%step.Thepercentageis%calculatedbasedonthe%eigenvalue.Defaultis1%(100%,allthenon-zero%eigenvalueswillbekept.%IfPCARatio>1,thePCAstep%willkeepexactlyPCARatioprinciple%components(doesnotexceedthe%exactnumberofnon-zerocomponents).%%%Output:%eigvector-Eachcolumnisanembeddingfunction,foranew%datapoint(rowvector)x,y=x*eigvector%willbetheembeddingresultofx.%eigvalue-ThesortedeigvalueofLDAeigen-problem.%elapse-Timespentondifferentsteps%%Examples:%%fea=rand(50,70);%gnd=[ones(10,1);ones(15,1)*2;ones(10,1)*3;ones(15,1)*4];%options=[];%options.Fisherface=1;%[eigvector,eigvalue]=LDA(gnd,options,fea);%Y=fea*eigvector;%%%SeealsoLPP,constructW,LGE%%%%Reference:%%P.N.Belhumeur,J.P.Hespanha,andD.J.Kriegman,揈igenfaces%vs.fisherfaces:recognitionusingclassspecificlinear%projection,?IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachine%Intelligence,vol.19,no.7,pp.711-720,July1997.%%DengCai,XiaofeiHe,YuxiaoHu,JiaweiHan,andThomasHuang, %"LearningaSpatiallySmoothSubspaceforFaceRecognition",CVPR'2007 %%DengCai,XiaofeiHe,JiaweiHan,"SRDA:AnEfficientAlgorithmfor%LargeScaleDiscriminantAnalysis",IEEETransactionsonKnowledgeand %DataEngineering,2007.%%version2.1--June/2007%version2.0--May/2007%version1.1--Feb/2006%version1.0--April/2004%%WrittenbyDengCai(dengcai2AT%if~exist('data','var')globaldata;endif(~exist('options','var'))endif~isfield(options,'Regu')|~options.RegubPCA=1;if~isfield(options,'PCARatio')options.PCARatio=1;endelsebPCA=0;if~isfield(options,'ReguType')options.ReguType='Ridge';endif~isfield(options,'ReguAlpha')options.ReguAlpha=0.1;endendtmp_T=cputime;%======Initialization[nSmp,nFea]=size(data);iflength(gnd)~=nSmperror('gndanddatamismatch!');endclassLabel=unique(gnd);nClass=length(classLabel);Dim=nClass-1;ifbPCA&isfield(options,'Fisherface')&options.Fisherface options.PCARatio=nSmp-nClass;endifissparse(data)data=full(data);endsampleMean=mean(data,1);data=(data-repmat(sampleMean,nSmp,1));bChol=0;ifbPCA&(nSmp>nFea+1)&(options.PCARatio>=1) DPrime=data'*data;DPrime=max(DPrime,DPrime');[R,p]=chol(DPrime);ifp==0bPCA=0;bChol=1;endend%====================================== %SVD%====================================== ifbPCAddata=data'*data;ddata=max(ddata,ddata');[eigvector_PCA,eigvalue_PCA]=eig(ddata);eigvalue_PCA=diag(eigvalue_PCA);clearddata;maxEigValue=max(abs(eigvalue_PCA));eigIdx=find(eigvalue_PCA/maxEigValue<1e-12);eigvalue_PCA(eigIdx)=[];eigvector_PCA(:,eigIdx)=[];[junk,index]=sort(-eigvalue_PCA);eigvalue_PCA=eigvalue_PCA(index);eigvector_PCA=eigvector_PCA(:,index);%======================================= ifoptions.PCARatio>1idx=options.PCARatio;ifidx<length(eigvalue_PCA)eigvalue_PCA=eigvalue_PCA(1:idx);eigvector_PCA=eigvector_PCA(:,1:idx);endelseifoptions.PCARatio<1sumEig=sum(eigvalue_PCA);sumEig=sumEig*options.PCARatio;sumNow=0;foridx=1:length(eigvalue_PCA)sumNow=sumNow+eigvalue_PCA(idx);ifsumNow>=sumEigbreak;endendeigvalue_PCA=eigvalue_PCA(1:idx);eigvector_PCA=eigvector_PCA(:,1:idx);end%======================================= eigvalue_PCA=eigvalue_PCA.^-.5;data=(data*eigvector_PCA).*repmat(eigvalue_PCA',nSmp,1); elseddata=data*data';ddata=max(ddata,ddata');[eigvector,eigvalue_PCA]=eig(ddata);eigvalue_PCA=diag(eigvalue_PCA);clearddata;maxEigValue=max(eigvalue_PCA);eigIdx=find(eigvalue_PCA/maxEigValue<1e-12);eigvalue_PCA(eigIdx)=[];eigvector(:,eigIdx)=[];[junk,index]=sort(-eigvalue_PCA);eigvalue_PCA=eigvalue_PCA(index);eigvector=eigvector(:,index);%======================================= ifoptions.PCARatio>1idx=options.PCARatio;ifidx<length(eigvalue_PCA)eigvalue_PCA=eigvalue_PCA(1:idx);eigvector=eigvector(:,1:idx);endelseifoptions.PCARatio<1sumEig=sum(eigvalue_PCA);sumEig=sumEig*options.PCARatio;sumNow=0;foridx=1:length(eigvalue_PCA)sumNow=sumNow+eigvalue_PCA(idx);ifsumNow>=sumEigbreak;endendeigvalue_PCA=eigvalue_PCA(1:idx);eigvector=eigvector(:,1:idx);end%======================================= eigvalue_PCA=eigvalue_PCA.^-.5;eigvector_PCA=(data'*eigvector).*repmat(eigvalue_PCA',nFea,1); data=eigvector;cleareigvector;endelseif~bCholDPrime=data'*data;%options.ReguAlpha=nSmp*options.ReguAlpha;switchlower(options.ReguType)case{lower('Ridge')}fori=1:size(DPrime,1)DPrime(i,i)=DPrime(i,i)+options.ReguAlpha;endcase{lower('Tensor')}DPrime=DPrime+options.ReguAlpha*options.regularizerR;case{lower('Custom')}DPrime=DPrime+options.ReguAlpha*options.regularizerR; otherwiseerror('ReguTypedoesnotexist!');endDPrime=max(DPrime,DPrime');endend[nSmp,nFea]=size(data);Hb=zeros(nClass,nFea);fori=1:nClass,index=find(gnd==classLabel(i));classMean=mean(data(index,:),1);Hb(i,:)=sqrt(length(index))*classMean;endelapse.timeW=0;elapse.timePCA=cputime-tmp_T;tmp_T=cputime;ifbPCA[dumpVec,eigvalue,eigvector]=svd(Hb,'econ');eigvalue=diag(eigvalue);eigIdx=find(eigvalue<1e-3);eigvalue(eigIdx)=[];eigvector(:,eigIdx)=[];eigvalue=eigvalue.^2;eigvector=eigvector_PCA*(repmat(eigvalue_PCA,1,length(eigvalue)).*eigvector);elseWPrime=Hb'*Hb;WPrime=max(WPrime,WPrime');dimMatrix=size(WPrime,2);ifDim>dimMatrixDim=dimMatrix;endifisfield(options,'bEigs')ifoptions.bEigsbEigs=1;elsebEigs=0;endelseif(dimMatrix>1000&Dim<dimMatrix/10)|(dimMatrix>500&Dim<dimMatrix/20)|(dimMatrix>250&Dim<dimMatri x/30)bEigs=1;elsebEigs=0;endendifbEigs%disp('useeigstospeedup!');option=struct('disp',0);ifbCholoption.cholB=1;[eigvector,eigvalue]=eigs(WPrime,R,Dim,'la',option);else[eigvector,eigvalue]=eigs(WPrime,DPrime,Dim,'la',option);endeigvalue=diag(eigvalue);else[eigvector,eigvalue]=eig(WPrime,DPrime); eigvalue=diag(eigvalue);[junk,index]=sort(-eigvalue);eigvalue=eigvalue(index);eigvector=eigvector(:,index);ifDim<size(eigvector,2)eigvector=eigvector(:,1:Dim);eigvalue=eigvalue(1:Dim);endendendfori=1:size(eigvector,2)eigvector(:,i)=eigvector(:,i)./norm(eigvector(:,i)); endelapse.timeMethod=cputime-tmp_T;elapse.timeAll=elapse.timePCA+elapse.timeMethod;。
人脸识别实验
matlab实现基于PCA的人脸识别算法实验者：guodw3一、问题描述在一个yale人脸库中，有15个人，每人有11幅图像。
要求选定每一个人的若干幅图像组成样本库，由样本库得到特征库。
再任取yale图像库的一张图片，识别它的身份。
对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵，也可以扩展开，看成一个矢量。
如一幅N*N象素的图像可以视为长度为N2的矢量，这样就认为这幅图像是位于N2维空间中的一个点，这种图像的矢量表示就是原始的图像空间，但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个。
不管子空间的具体形式如何，这种方法用于图像识别的基本思想都是一样的，首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间上，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。
因此，本次采用PCA算法确定一个子空间，最后使用最小距离法进行识别，并用matlab实现。
二、PCA原理和人脸识别方法1）K-L变换K-L变换以原始数据的协方差矩阵的归一化正交特征矢量构成的正交矩阵作为变换矩阵，对原始数据进行正交变换，在变换域上实现数据压缩。
它具有去相关性、能量集中等特性，属于均方误差测度下，失真最小的一种变换，是最能去除原始数据之间相关性的一种变换。
PCA则是选取协方差矩阵前k个最大的特征值的特征向量构成K-L变换矩阵。
2）主成分的数目的选取保留多少个主成分取决于保留部分的累积方差在方差总和中所占百分比(即累计贡献率)，它标志着前几个主成分概括信息之多寡。
实践中，粗略规定一个百分比便可决定保留几个主成分；如果多留一个主成分，累积方差增加无几，便不再多留。
3）人脸空间建立假设一幅人脸图像包含N个像素点，它可以用一个N维向量Γ表示。
这样，训练样本库就可以用Γi（i=1，...，M）表示。
协方差矩阵C的正交特征向量就是组成人脸空间的基向量，即特征脸。
将特征值由大到小排列：λ1≥λ2≥...≥λr,其对应的特征向量为μk。
基于MATLAB的智能图像识别算法优化与实现
基于MATLAB的智能图像识别算法优化与实现在当今数字化时代，图像识别技术已经成为人工智能领域的热门研究方向之一。
随着深度学习和神经网络的发展，图像识别在各个领域都有着广泛的应用，如人脸识别、医学影像分析、自动驾驶等。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，为图像处理和机器学习提供了便利的环境。
本文将探讨基于MATLAB的智能图像识别算法优化与实现的相关内容。
1. 图像识别算法概述图像识别算法是指通过对图像进行分析和处理，从中提取出有用信息并做出相应判断的技术。
常见的图像识别算法包括传统的特征提取方法（如SIFT、SURF）以及基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。
在实际应用中，选择合适的算法对于图像识别的准确性和效率至关重要。
2. MATLAB在图像处理中的应用MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括图像读取、显示、处理、分析等功能。
通过MATLAB可以轻松实现对图像的各种操作，如滤波、边缘检测、特征提取等。
同时，MATLAB还支持深度学习工具箱，可以方便地构建和训练神经网络模型。
3. 智能图像识别算法优化在实际应用中，智能图像识别算法需要不断优化以提高准确性和效率。
优化算法可以从以下几个方面展开：3.1 数据预处理数据预处理是图像识别中至关重要的一步，包括去噪、尺度归一化、亮度调整等操作。
通过合理的数据预处理可以提高模型对输入数据的适应性。
3.2 特征提取与选择特征提取是将原始数据转换为可供机器学习算法使用的特征表示的过程。
在特征选择时，需要考虑到特征之间的相关性以及对分类任务的贡献度，避免过多或过少的特征对模型性能造成影响。
3.3 算法调参在使用深度学习算法时，网络结构和超参数的选择对于模型性能至关重要。
通过合理地调整网络结构和超参数，可以提高模型在训练集和测试集上的表现。
3.4 模型融合模型融合是将多个基础模型集成为一个更强大模型的技术。
通过模型融合可以降低过拟合风险，并提高整体预测准确性。
(完整版)人脸识别MATLAB代码
mfit(i,j) = model_rot(i-starty+1,j-startx+1);
end;
end;
ccorr = corr2(mfit,mult)
% 计算相关度
[l,r,u,d] = bianjie(bwmodel_rot);
sx = startx+l;
sy = starty+u;
RectCoord = [sx sy (r-1) (d-u)]; % 产生矩形坐标
% 图片格式代表值
case 0
errordlg('You Should Load Image File First...','Warning...');
case{'g';'G';'p';'P';'f';'F'}; 或者 GIF/gif ，才打开
% 图片格式若是 JPG/jpg、 BMP/bmp、 TIF/tif
xmean=0; ymean=0; else xmean = xmean/area; ymean = ymean/area; xmean = round(xmean); ymean = round(ymean);
end
4. 求偏转角度 function [theta] = orient(bw,xmean,ymean) [m n] =size(bw); bw=double(bw); a = 0; b = 0; c = 0; for i=1:m, for j=1:n, a = a + (j - xmean)^2 * bw(i,j); b = b + (j - xmean) * (i - ymean) * bw(i,j); c = c + (i - ymean)^2 * bw(i,j);
《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》范文
《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》篇一一、引言人脸识别技术是近年来计算机视觉领域研究的热点之一，其应用范围广泛，包括安全监控、身份认证、人机交互等。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，为研究人员提供了丰富的工具和函数，使得人脸识别算法的研究和实现变得更加便捷。
本文将介绍基于MATLAB的人脸识别算法的研究，包括算法原理、实现方法、实验结果及分析等方面。
二、人脸识别算法原理人脸识别算法主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过对人脸特征进行提取和匹配，实现身份识别。
常见的人脸识别算法包括特征提取、特征匹配等步骤。
其中，特征提取是关键步骤，需要从人脸图像中提取出有效的特征，如纹理、形状、颜色等。
特征匹配则是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对，找出最匹配的人脸。
三、基于MATLAB的人脸识别算法实现1. 预处理在人脸识别算法的实现中，首先需要对人脸图像进行预处理，包括灰度化、归一化、降噪等操作。
这些操作可以有效地提高图像的质量，为后续的特征提取和匹配提供更好的基础。
2. 特征提取特征提取是人脸识别算法的核心步骤之一。
在MATLAB中，可以使用各种算法进行特征提取，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
本文采用PCA 算法进行特征提取，通过降维的方式将高维的人脸图像数据转化为低维的特征向量。
3. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对的过程。
在MATLAB中，可以使用各种相似度度量方法进行特征匹配，如欧氏距离、余弦相似度等。
本文采用欧氏距离作为相似度度量方法，通过计算特征向量之间的欧氏距离来找出最匹配的人脸。
四、实验结果及分析为了验证基于MATLAB的人脸识别算法的有效性，我们进行了多组实验。
实验数据集包括ORL人脸库、Yale人脸库等。
在实验中，我们使用了不同的特征提取和匹配方法，对算法的性能进行了评估。
实验结果表明，基于PCA算法的特征提取方法和欧氏距离相似度度量方法在人脸识别中具有较好的性能。
人脸识别实验报告
人脸识别——特征脸方法贾东亚一、 实验目的1、学会使用PCA 主成分分析法。
2、初步了解人脸识别的特征法。
3、更熟练地掌握matlab 的使用。
二、 原理介绍1、 PCA （主成分分析法介绍）引用一个网上的例子。
假设有一份对遥控直升机操作员的调查，用x 1(i )表示飞行员i 的 飞行技能，x 2(i )表示飞行员i 喜欢飞行的程度。
通常遥控直升飞机是很难操作的，只有那些非常坚持而且真正喜欢驾驶的人才能熟练操作。
所以这两个属性x 1(i )和x 2(i )相关性是非常强的。
我们可以假设两者的关系是按正比关系变化的。
如下图里的任意找的向量u1所示，数据散布在u1两侧，有少许噪声。
现在我们有两项数据，是二维的。
那么如何将这两项变量转变为一个来描述飞行员呢由图中的点的分布可知，如果我们找到一个方向的U ，所有的数据点在U 的方向上的投影之和最大，那么该U 就能表示数据的大致走向。
而在垂直于U 的方向，各个数据点在该方向的投影相对于在U 上的投影如果足够小，那么我们可以忽略掉各数据在该方向的投影，这样我们就把二维的数据转化成了在U 方向上的一维数据。
为了将u选出来，我们先对数据进行预处理。
先求出所有数据的平均值，然后用数据与平均值的偏差代替数据本身。
然后对数据归一化以后，再代替数据本身。
而我们求最大的投影和，其实就是求各个数据点在U上的投影距离的方差最大。
而X T u 就是投影的距离。
故我们要求下式的最大值：1 m ∑(x(i)T u)2=u T(1m∑x(i)x(i)Tmi=1) mi=1u按照u是单位向量来最大化上式，就是求1m ∑x(i)x(i)Tmi=1的特征向量。
而此式是数据集的协方差矩阵。
在实际应用中，我们不止面临二维的数据。
因此不能使用几何的形式呈现，但原理也是一样。
就是找到一组相互正交的单位向量u k，然后根据贡献率考虑选择其中的部分作为考量的维数，这也就实现了数据的降维。
三、实验步骤1、将库里的400张照片分成两组。
基于MATLAB的人脸光照处理系统实现(可视化界面编程)
目录摘要 (1)关键词 (1)1绪论 (1)1．1 人脸光照补偿的国内外发展概况 (1)1．1．1 国外发展概况 (1)1．1．2 国内发展概况 (1)1．2 人脸光照补偿的研究意义 (2)2 人脸光照补偿的概念 (2)2．1 人脸光照补偿的定义 (2)2．2 人脸光照补偿的基本步骤 (2)2．3 人脸光照补偿的常用方法 (3)2．4 人脸光照补偿的性能指标 (3)3 人脸光照补偿原理 (4)3．1 人脸识别的实现思路 (4)3．2 人脸光照补偿的基本原理 (4)3．2．1 FFT变换原理 (4)3．2．2 DCT变换原理 (5)3．2．3 直方图均衡原理 (7)3．2．4 高通滤波原理 (8)4 实验 (9)4．1 可视化界面简介 (9)4．1．1 可视化界面设计分布 (9)4．1．2 可视化界面函数 (10)4．2 可视化界面编程 (11)4．3 子程序流程图 (14)4．4 图像处理详细设计 (15)4．4．1 图像的预处理 (15)4．4．2 图像的DCT光照补偿 (15)4．4．3 图像的FFT光照补偿 (16)4．2．4 图像的直方图均衡化 (16)5 总结分析 (17)5．1 演示结果 (17)5．2 分析总结 (19)致谢参考文献英语翻译附录基于MATLAB的人脸光照处理系统实现（可视化界面编程）王丹重庆三峡学院物理与电子工程学院电子信息工程专业2006级重庆万州 404100 [摘要] 对人脸在不同光照条件下进行光照补偿的问题进行了研究，通过将图片进行对数域转变，利用直方图均衡、二维DCT和二维FFT技术对图像进行光照处理。
利用二维DCT 和二维FFT将图像转换到频域范围，舍弃频域中的低频分量，保留高频分量，从而解决图像中的光照过亮、过暗等，达到光照补偿的目的。
并在MATLAB上演示人脸光照补偿的全过程。
结果表明，这三种处理方法中，都对图像进行了光照补偿，而DCT技术比直方图均衡技术所达到的效果要好，FFT技术比DCT技术所达到的效果要好。
基于matlab的人眼开度识别
武汉理工大学毕业设计（论文）基于MATLAB的人眼开度识别学院（系）：自动化学院专业班级：自动化1002班学生姓名：**指导教师：***学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：年月日学位论文版权使用授权书（黑体小二号）本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权省级优秀学士论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
本学位论文属于1、保密囗，在年解密后适用本授权书2、不保密囗。
（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：年月日导师签名：年月日摘要目前，随着人们生活水平的提高，各国人民汽车保有量也越来越多，伴随而来的是交通事故也在不断增多。
研究表明，疲劳驾驶是造成交通事故日益严重的重要原因。
开展驾驶员疲劳检测和预警的研究工作，有着十分重要的现实意义。
本文研究的主要内容包括：人脸检测、人眼定位、眼睛特征提取和状态识别、疲劳程度的计算等算法的原理及实现。
研究旨在协助驾驶员提高行车安全, 减少疲劳驾驶带来的隐患。
检测汽车驾驶员的唤醒状态, 若得到疲劳信息, 则发出警报。
边缘检测算法, 边界跟踪算法以及人眼定位算法以实现对驾驶员的监测; 设计中定义眼睛闭合度的参数, 衡量所采集到的眼睛图像的纵横之比, 使系统对不同的人或同一个人的不同状态进行测量, 保证实际应用价值。
关键词：驾驶安全；边缘检测算法；Hough变换；人眼定位算法；闭合度参数AbstractNowadays, with the improving of people's living standard, people of all countries have more and more cars, but there are also more traffic accidents at the same time. Many studies show that driver's fatigue is an important reason for the growing of traffic accidents. So it is of great significance to carry out driver fatigue detection and pre-warning research.In this paper, the main research contents are face detection, eye location, eye feature extraction, principle and realization of the calculation of fatigue’degree.The purpose of this research is to assist drivers to improve the road safety and reduce the hidden troubles. The system detects situations in which the driver is in danger, and sends the alert. Edge detection algorithm, tracing edge algorithm and eyes localization algorithm are used to fulfill the detection for the driver.The eye-state parameter defined by the thesis is meant to measure the ratio of length to breadth, so the system can detect different people or different situations of the same person. A software detection of drivers fatigue state based on Mat lab platform is performed through experiments.Keywords: drive safety; edge detection algorithm; Hough Transform; eyes localization algorithm; the parameter of closure目录第1章绪论 (1)1.1 选题背景及研究意义 (1)1.2 人眼疲劳识别研究现状 (2)1.2.1 国外研究现状 (2)1.2.2 国内研究现状 (3)1.3 课题内容 (3)1.4 各章内容安排 (3)第2章相关人脸特征与图像处理技术 (5)2.1 人脸的生物特征表达 (5)2.1.1 三庭五眼规则 (5)2.1.2 脸型 (6)2.1.3 人脸特征 (7)2.2 图像处理预处理技术 (8)2.2.1 去噪处理 (9)2.2.2 图像二值化 (13)第3章人脸区域识别 (17)3.1 研究的现状 (18)3.1.1 目前研究进展 (18)3.1.2 肤色分割纯在的问题 (18)3.2 图像网络分析人脸识别 (19)3.3 小结 (19)第4章眼睛的定位和疲劳的判别 (20)4.1 研究现状 (20)4.1.1 常光源下的人眼检测 (20)4.1.2 特种光源下的人眼识别 (22)4.2 Hough变换 (22)4.2.1 Hough变换圆检测 (23)4.2.2 快速Hough圆检测 (24)4.3 Hough变换的人眼检测结果 (26)4.4 疲劳的判断 (27)第5章总结和展望 (29)5.1 工作总结 (29)5.2 前景展望 (29)参考文献 (30)第1章绪论1.1 选题背景及研究意义我国已经成为世界汽车生产和制造大国，道路车辆的不断增加道路基础设施不断增强，但是随之而来的问题也日益严重，比如交通事故，噪声大气污染等。
完整版)基于matlab程序实现人脸识别
完整版)基于matlab程序实现人脸识别Based on MATLAB program。
face n is implemented。
1.Face n Process1.1.1 Basic PrincipleXXX carried out based on the YCbCr color space skin color model。
It has been found that the skin color clustering n in the Cb-Cr subplane n of the YCbCr color space will be XXX different from the central n。
Using this method。
image XXX-faces。
1.1.2 FlowchartXXX:1.Read the original image2.Convert the image to the YCbCr color spacee the skin color model to binarize the image and perform morphological processing4.Select the white area in the binary image。
measure the area attributes。
and filter to obtain all rectangular blocks5.Filter specific areas (height-to-width。
een 0.6 and 2.eye features)6.Store the rectangular area of the face7.Filter special areas based on other n and mark the final face area2.Face n Program1) Face and Non-XXXn result = skin(Y,Cb,Cr)SKIN Summary of this n goes hereDetailed n goes herea=25.39;b=14.03;ecx=1.60;ecy=2.41;sita=2.53;cx=109.38;cy=152.02;xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)];If the brightness is greater than 230.the major and minor axes are expanded by 1.1 timesif(Y>230)a=1.1*a;b=1.1*b;endXXXCb=double(Cb);Cr=double(Cr);t=[(Cb-cx);(Cr-cy)];temp=xishu*t;value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2;If the value is greater than 1.it is not skin color and returns。
基于MATLAB的人眼检测
目录摘要 (I)ABSTRACT........................................................... I I 1 绪论.. (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 国内外疲劳驾驶研究现状 (2)1.3本文的主要研究内容及组织结构 (3)2 人脸检测与定位技术 (4)2.1人脸检测与定位技术概述 (4)2.1.1基于图像的人脸检测方法 (4)2.1.2基于特征的人脸检测方法 (5)2.2 Adaboost算法介绍 (6)2.2.1 AdaBoost 算法描述 (7)2.3 AdaBoost算法分类器 (10)2.3.1 分类器级联策略 (10)2.3.2 级联分类器误差分析 (11)3 人眼定位技术 (12)3.1 常见的几种人眼检测方法 (12)3.2 矩形特征及积分图 (14)3.2.1 矩形特征 (14)3.2.2 积分图 (15)3.3 AdaBoost算法的改进 (16)3.4 构建双层AdaBoost分类器进行人眼检测 (18)3.4.1 人脸定位与人眼定位的差异 (18)3.4.2 人眼定位预处理 (19)3.4.3 人眼定位双层分类器的构建 (20)3.5 人眼定位算法的设计与实现 (20)4 人眼状态识别 (21)4.1 基于椭圆拟合的人眼状态分析 (21)5 基于PERCLOS标准的疲劳状态分析 (23)5.1 PERCLOS方法介绍 (23)6 总结 (25)参考文献 (26)附录A (28)摘要随着汽车工业的不断发展,随之而来的社会问题也愈加严重。
交通事故给人们造成巨大伤害的同时,也给社会带来沉重的负担和影响。
由于疲劳驾驶是引起交通事故的一个主要原因。
因此,研究一种合理有效、实时准确检测驾驶员疲劳驾驶的非接触式车载装置对于减少交通事故,道路安全有重大意义。
本文研究的主要内容包括：人脸检测、人眼定位、眼睛特征提取和状态识别、疲劳程度的计算等算法的原理及实现。
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前沿科技
数码世界 P .7
基于MATLAB 的人脸识别系统研究
刘思佳 华南师范大学计算机学院
摘要：过去几十年中，科技迅速发展，随之而来的人脸识别技术也迎来了热潮，但因为很多客观存在的因素，人脸识别的落实应用存在很多困难。
本文结合近年来各类国内外的相关论文和研究报告进行了系统的学习和分析，总结出一种识别简单并且准确率高的人脸识别方法，即利用MATLAB 进行图像处理来支撑人脸识别的进程，但这种方法也存在不可避免的缺点，后台运行时的计算量大，当有多个人员进行识别时，速度回慢，甚至有时候没办法实现。
MATLAB 的存在让人脸图像预处理仿真系统的存在成为了可能，集合了多种预处理方法，在进行图像预处理时把该系统作为处理的一个模块进行嵌入，人脸图像的识别判定要利用灰度图像的直方图对比进行实现。
关键词：人脸识别 MATLAB 模式识别
引言本文介绍了人脸图像识别中所应用MATLAB 对图像进行预处理，应用该工具箱对图像进行经典图像处理,通过实例来应用matlab 图像处理功能，对某一特定的人脸图像处理，进而应用到人脸识别系统。
本文在总结分析人脸识别系统中几种常用的图像预处理方法基础上，利用MATLAB 实现了一个集多种预处理方法一体的通用的人脸图像预处理仿真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。
1系统结构
人脸识别是一个复杂的过程，一个计算机人脸识别的流程如图所示。
它包括几个步骤：首先对图像进行采集，利用采集到的图像对人脸进行检测，判定图像中是否出现了人脸，紧接着对人脸进行定位，确定人脸的位置并且进行提取，如果进行定位成功则可以进行图像的处理，处理无误则可以迅速对人脸进行识别，识别成功则显示识别的结果，如果在定位、图像处理或者人脸识别阶段有一处出现错误则该过程直接结束。
2系统算法
在本次系统的设计中，实现了以上所提的全部预处理方法，并且对滤波去噪、灰度变换、边缘检测这三种常用的预处理方法进行了实现，从而提供多种不同的具体算法让用户可以将结果进行比较之后再做选择。
2.1滤波去噪
在预处理过程中为了减少噪声带来的降质和失真，在人脸识别过程中必须要用滤波的方式进行噪声的去除。
常用的滤波的方法很多种，如各种平滑滤波、各种锐化滤波等。
在人脸图像预处理的过程中，平滑滤波是使用最多的一种方法，而平滑滤波方法可分为以下三类：线性滤波、中值滤波、自适应滤波。
2.2边缘检测
对人脸进行检测，如可以在人脸识别系统上对人脸进行粗定位，并且对主要器官（鼻子、眼睛、嘴巴）进行定位时，可以先对图像进行预处理，这个时候就用到了边缘检测。
在该系统上，为满足用户的不同需求，我们在不同的灰度阈值、不同方向下canny、sobel、log、prewitt 这四张算子的边沿检测算法，用户可以根据结果进行比较和选择。
在图像格式转换（TIF 、JPG 转换为BMP 格式）及彩色到灰度图像转换的实现方面我们采用了MATLAB 中提供的各种图像类型转换函数。
对图像二值化，采用了graythresh 函数来自动选择阈值的二值化方法；图片吗股股票迪欧尺寸归一化采用的算法是对人脸图像进行剪裁和尺寸缩放，实现去除大部分头发、服饰和背景的干扰并将人脸图像大小统一。
2.3识别理论
用灰度直方图增强图像对比度是基于图像灰度值统计的一种重要方法,它以概率论为基础的,常用的实现算法主要是直方图均衡化和直方图规定化。
为了增强动态范围较小的图像反差，我们需要把原始图的直方图变换成均匀分布，增强整个图像对比度，这就需要用到直方图均衡化，从而增强像素灰度值得动态范围。
虽然直方图均衡化帮我们解决了图像对比度的问题，并且是自动实现的，但因为不能控制增强效果，对于局部的均衡化不能很好的平衡。
实际中有为了局部平衡化，可以让我们选择使图像灰度值的分布满足特定要求，并且有选择地增强某个灰度值范围内的对比度，通常要将直方图变换成某个需要的形状。
这时可以采用比较灵活的直方图规定化方法。
3
系统研究结果
图2 识别结果4结论
在MATLAB 的基础上建立的数字图像处理与识别系统的应用范围很大，本文只针对性的研究了几种自然语言基础上的研究。
对于“人脸识别”来说是通过图像直方图差值进行实现的，因为相对于其他方法，这种方法的识别率较准确，但同时对图像的要求更高。
因为目前条件下标准人脸库比较单一，仅仅采用Orl 的标准进行测试，这就使得识别率较高。
真正落实到现实条件下，因为多种因素的影响，人脸识别检测的识别率会有一定程度的降低。
只有进一步的综合其他算法，如神经网络、PCA 等才能进一步提高使用范围和识别率。
参考文献
[1]祝磊，朱善安.人脸识别的一种新的特征提取方法[J].计算机学报，2007，34（6）：122-1251
[2]何东风，凌捷.人脸识别技术综述[J].计算机学报，2003，13（12）75-78。