机器学习概述课程设计报告MATLAB人脸识别
人脸识别课程设计报告
用Matlab实现人脸识别学院：信息工程学院班级：计科软件普131成员：一、问题描述在一个人脸库中，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。
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。
(完整word版)基于MATLAB的人脸识别
图像识别题目：基于MATLAB的人脸识别院系：计算机科学与应用系班级：姓名：学号：日期：目录引言 (1)1 人脸识别技术 (2)1.1人脸识别的研究内容 (2)1.1.1人脸检测(Face Detection) (2)1.1.2人脸表征(Face Representation) (2)1.2几种典型的人脸识别方法 (3)1.2.1基于几何特征的人脸识别方法 (3)1.2.2基于K-L变换的特征脸方法 (4)1.2.3神经网络方法 (4)1.2.4基于小波包的识别方法 (5)1.2.5支持向量机的识别方法 (5)2 人脸特征提取与识别 (5)2.1利用PCA进行特征提取的经典算法——Eigenface算法 (6)2.2 PCA人脸识别流程 (6)2.3特征向量选取 (8)2.4距离函数的选择 (9)2.5 基于PCA的人脸识别 (9)MATLAB人脸识别程序 (10)3 MATLAB软件程序编写 (10)3.1.创建图片数据库 (10)3.2 主程序 (11)3.3最终程序结果 (12)4 心得与体会 (12)参考文献 (13)引言随着社会的发展及技术的进步，社会各方面对快速高效的自动身份验证的需求可以说无处不在，并与日俱增。
例如，某人是否是我国的居民，是否有权进入某安全系统，是否有权进行特定的交易等。
尤其是自2001年美国“9．1l”恐怖袭击发生以来，如何在车站、机场等公共场所利用高科技手段，迅速而准确地发现并确认可疑分子成了目前世界各国在反恐斗争中普遍关注的问题。
为此，各国都投入大量人力、物力研究发展各类识别技术，使得生物特征识别技术得到了极大的发展。
生物特征识别技术主要包括：人脸识别、虹膜识别、指纹识别、步态识别、语音识别、笔迹识别、掌纹识别以及多生物特征融合识别等。
人类通过视觉识别文字，感知外界信息。
在客观世界中，有75％的信息量都来自视觉，因此让计算机或机器人具有视觉，是人工智能的重要环节。
Matlab中的人脸识别和图像识别技术
Matlab中的人脸识别和图像识别技术人脸识别和图像识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向，它们在人脸识别、图像搜索、安防监控等领域有着广泛的应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱，可以方便地进行人脸识别和图像识别的开发和实现。
本文将介绍Matlab中的人脸识别和图像识别技术，并探讨其应用和挑战。
一、人脸识别技术在Matlab中的实现人脸识别技术是指通过计算机自动识别和验证人脸信息的一种技术。
在Matlab 中，可以利用图像处理和模式识别的工具箱来实现人脸识别。
首先，我们需要收集一批人脸图像进行训练，然后利用这些训练样本训练一个人脸识别模型。
训练过程中，可以使用特征提取算法来提取人脸图像的特征向量，常用的算法有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
接着，可以使用分类器来对待识别的人脸图像进行分类，常用的分类算法有支持向量机（SVM）和人工神经网络。
最后，可以通过对比待识别人脸图像与已知识别模型中的人脸特征进行比较，从而实现人脸识别。
在Matlab中，人脸识别技术的实现可以参考以下步骤：1. 数据准备：收集一批包含不同人脸图像的训练样本，标记好每个图像对应的人脸ID。
2. 特征提取：使用PCA或LDA等算法对训练样本的人脸图像进行特征提取，生成特征向量。
3. 模型训练：利用训练样本的特征向量训练一个分类模型，如SVM或神经网络。
4. 人脸识别：对待识别的人脸图像进行特征提取，然后使用训练好的分类模型进行分类，得到识别结果。
二、图像识别技术在Matlab中的应用除了人脸识别技术之外，图像识别技术在Matlab中的应用也非常广泛。
图像识别技术是指通过计算机自动识别和解析图像信息的一种技术。
在Matlab中，可以利用图像处理和模式识别的工具箱来实现图像识别。
常见的图像识别任务包括物体识别、场景识别、文字识别等。
在Matlab中，图像识别技术的实现可以参考以下步骤：1. 数据准备：收集一批包含不同类别图像的训练样本，标记好每个图像对应的类别。
机器学习概述课程设计报告(MATLAB人脸识别)
机器学习概述课程设计报告题目:MATLAB人脸识别系统姓名:**学号:**专业:**时间:2015/8/7目录一、课程设计得目得 ..............................................................................二、设计得内容与要求 ..........................................................................三、详细设计 ..........................................................................................四、课程设计得总结 ..............................................................................五、参考文献 ..........................................................................................一.课程设计得目得人脸识别作为一项新兴得科学研究项目,有着广泛得应用前景,而且随着计算机技术得更新发展,它得科学研究价值也越发凸显。
经过几十年得研发探讨,世界各大研究结构得研发人员得不断努力下,人脸识别技术一已取得丰硕得成果,可在一定限制条件下完成人脸得自动识别。
这些成果得取得更促进了人们对人脸识别这一课题得深入研究。
在电子商务飞速发展得今天,人脸识别系统得范畴一不足以涵括人脸识别得应用范围,在数字图像处理、视频领域、基于内容得检索等方面有着重要得应用价值。
二．设计得内容及要求1、选择KNN,聚类或SVM方法中得一种或其她机器学习方法得一种进行课程设计2、要求能完成具体得识别任务:如图像分割、语音识别、人脸识别3、要求识别得对象中有自己生活元素,比如图像中包括学校得图片或语音时本人得语音等。
基于matlab的人脸识别系统实验报告
基于MATLAB的人脸识别系统小组成员：徐艺达、莫子韬邹明宇、罗远挥、周宁基于MATLAB的人脸识别系统第一部分绪论如图一个人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。
现在已有实用的计算机自动指纹识别系统面试，并在安检部门得到了相应的应用。
人脸图像的自动识别较之于指纹识别系统、DNA鉴定等具有更加方便的性能，其取样方便，可不接触目标进行识别，从而具有更大意义的开发效应。
然而，与指纹成像技术不同的是，人脸图像受很多因素的干扰：人脸表情的多样性，以及外在成像过程中的关照、图像尺寸、旋转、姿势变化等方面，使得同一个人在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时往往会有很大的差别，给识别带来了很大的难度。
因此，人脸识别也更具有挑战性。
除了具有重大的理论价值及极富挑战性外，人脸识别还具有很多潜在的应用前景，利用人脸图像进行身份验证，可以不与目标接触就取得样本图像，而使用其他的身份手段，如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样本，因此此类识别手段也具有很多不便之处。
本文通过使用PCA和NMF两种算法及MATLAB软件对所取图像进行预处理与识别，应用该工具箱对图像进行了经典图像处理，进而应用与人脸识别系统。
主要涉及到图像选取、脸部定位、特征提取及图像处理识别几个过程。
第二部分基于NMF算法的人脸识别系统一、摘要作为一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,人脸识别逐渐成为了计算机视觉领域的一个热门研究课题。
NMF就是其中一种主流算法，但由于人脸识别所存在光照、角度、遮挡等问题仍未解决，因此NMF算法仍存在局限性，该算法没有引入任何对空间的位置的约束，所以最小化目标函数很难产生揭示数据X的局部特征的因子分解。
本文以NMF算法为基础，结合LNMF算法来求解人脸问题。
二、实验目的运用NMF算法对数据库中的数据进行人脸识别分析三、实验原理 1.非负矩阵分解法NMF 1.1NMF 定义非负矩阵分解定义为：找到非负矩阵W 与H 得到下式 V ≈WH （1-1）在计算中等式两者很难完全相等。
人脸识别课程设计报告
人脸识别课程设计报告用Matlab实现人脸识别学院：信息工程学院班级：计科软件普131成员：一、问题描述在一个人脸库中，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。
基于matlab的人脸识别系统设计与仿真毕业设计
(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！)佳木斯大学毕业论文基于Matlab的人脸识别系统设计与仿真学院信息电子技术专业电子信息工程班级11级1班姓名杨雷指导教师周经国佳木斯大学2015年6月10日摘要人脸识别即指利用分析比对人脸视觉特征信息从而达到身份鉴别效果的计算机技术。
人脸识别是一项当下十分热门的计算机技术的研究领域，该项技术可以人脸明暗侦测，并且自动调整动态曝光补偿，同时对人脸追踪侦测，并自动调整影像放大；这项技术属于生物特征识别技术的一种，是利用生物体（一般指人）本身的生物特征从而达到区分生物体个体的目的。
人脸识别技术目前主要用做身份识别。
由于视频监控的飞速普及，使这项应用迫切的需要一种能实现在用户非配合状态下、远距离的进行快速身份识别的技术，以求能在远距离之下快速识别人员身份，从而实现智能预警的功能。
最佳的选择无疑是人脸识别技术。
采用快速人脸检测识别技术可以从视频监控图象中实时捕获到人脸信息，并与人脸数据库中的已存信息进行实时比对，从而达到快速身份识别的效果。
报告利用MATLAB软件来实现人脸信息检测与识别，利用YCbCr空间以及灰度图像来实现人脸的边缘分割, 将真彩图像转换为灰度图像，并根据肤色在YCbCr色度空间上的分布范围，来设定门限阀值，从而实现人脸区域与非人脸区域的分割，通过图像处理等一系列的操作来剔除干扰因素，再通过长宽比和目标面积等方法在图像中定位出人脸区域，经试验，该方法能够排除面部表情、衣着背景、发型等干扰因素，从而定位出人脸区域。
关键词：Matlab软件；灰度图像；边缘分割；人脸区域AbstractFace recognition especially use comparative analysis face visual feature information for identification of computer technology. Face recognition is a , light and shade can be automatically adjusted dynamically exposure compensation, face tracking detection, automatic adjustment of image magnification; It belongs to the biometric identification technology, it is of organisms (generally refers to a person) individual biological characteristics to distinguish between the organism itself.Face recognition is mainly used for identification. Because of the video monitoring is fast popularization, many of the video monitoring application is an urgent need to a long distance, the user not cooperate condition of rapid identification technology, in order . Face recognition technology is undoubtedly the best choice, the fast face detection technology to monitor in real-time video image search from face, and with real-time than face database, so as to realize rapid identification.Report using MATLAB software to realize face information detection and recognition, using YCbCr space and gray image to realize the face edge segmentation, the true color image is converted to a grayscale image, and according to the color of skin in YCbCr chroma space distribution, to set the threshold threshold, so as to realize the segmentation of face region with the face region, through a series of operations such as image processing to eliminate interference factors, and through such means as aspect ratio and the target area locate the face region in the image, the experiment, this method can eliminate facial expressions, clothes, . Keywords：Matlab；Gray image；edge segmentation；face region目录摘要 (1)ABSTRACT (2)3 第1章绪论 (4)1.1课题的研究背景、目的及意义 (4)1.1.1 课题的研究背景 (4)1.1.2 研究目的及意义 (5)1.2本课题的主要内容 (5)第2章图像处理的MATLAB实现 (6)2.1识别系统构成 (6)2.2人脸图像的读取与显示 (7)2.3图像类型的转换 (7)2.4图像增强 (8)2.5灰度图像平滑与锐化处理..................... 错误！未定义书签。
基于Matlab的人脸识别课程设计
摘要人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。
本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。
在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。
经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。
【关键字】：人脸识别；光线补偿；高斯平滑；对比度增强AbstractFace recognition is a complex and difficult problem that is important for surveillance and security, telecommunications, digital libraries , video meeting, and human-computer intelligent interactions.The paper introduced the method of face recognition that based on the 24 bit multicolor image, Main content that the paper introduced is the picture treatment, It occupies the extremely important position in the whole software, the quality of picture process directly influenced the accuracy rate of localization and discerning. The picture process technology that the software mainly used included : light compensating、gauss smooth and twain value method. before discerning, we compensated the light for image, then we could obtain the possible face area through the complexion, finally, the system could depend on the symmetry of eyes to make sure whether it is the face of people, at the same time, the system could eliminate noises through the method that named gauss smoothness, then we used twain value method to deal with picture，the method got the threshold value in face area . After dealing with picture , the following operations are localization、draw characteristic value 、discerning and so on . After testing, we made true that the picture pretreatment modal has get the better effect in the process of dealing with picture, and improve the exactness rate of localization and discerning.【key word】: Face recognition；light compensating；gauss smooth；contrast enhancing目录一、绪论 (1)1. 背景 (1)2. 人脸识别技术研究的意义 (1)3. 发展史 (2)1) 国外的发展 (2)2) 国内的发展 (2)二、系统的需求分析和方案选择 (3)1. 可行性分析 (3)1) 技术可行性 (3)2) 操作可行性 (4)2. 需求分析 (4)3. 预处理法案选择 (5)1) 设计方案的原则选择 (5)2) 图像文件格式选择 (5)3) 开发工具选择 (5)4) 算法选择分析 (5)三、系统概要设计 (6)四、系统详细设计 (9)1. 系统整体设计流程图 (9)2. 图像处理详细设计 (9)3. 编程时的问题解决 (19)五、测试 (20)1. 测试方案的选择原则 (20)2. 测试方案 (21)结束语 (1)参考文献 (2)一、绪论1.背景随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。
人脸识别课程设计报告
人脸识别课程设计报告 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020用Matlab实现人脸识别学院：信息工程学院班级：计科软件普131成员：一、问题描述在一个人脸库中，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。
《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的研究热点之一，其在安全监控、身份认证、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，为研究者提供了便捷的人脸识别算法实现平台。
本文旨在研究基于MATLAB的人脸识别算法，分析其原理、实现过程及性能，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、人脸识别算法概述人脸识别算法主要包括预处理、特征提取和匹配识别三个阶段。
预处理阶段主要对原始图像进行灰度化、降噪、归一化等操作，以便提取有效的特征。
特征提取阶段通过提取人脸的特征信息，如形状、纹理、空间关系等，形成特征向量。
匹配识别阶段将提取的特征向量与已知人脸库中的数据进行比对，找出最相似的结果。
三、基于MATLAB的人脸识别算法实现1. 预处理阶段在MATLAB中，可以使用内置的图像处理函数对原始图像进行预处理。
首先，通过rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，以减少计算量。
然后，使用imnoise函数添加适当的噪声，模拟实际环境中的干扰因素。
接着，通过imresize函数对图像进行归一化处理，以便进行后续的特征提取。
2. 特征提取阶段特征提取是人脸识别的关键步骤。
在MATLAB中，可以使用多种方法进行特征提取，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
本文以PCA为例，介绍其实现过程。
首先，将预处理后的图像转换为矩阵形式，并计算协方差矩阵。
然后，通过特征值分解求得主成分，即特征向量。
最后，将原始图像投影到特征空间，得到特征向量。
3. 匹配识别阶段匹配识别阶段需要将提取的特征向量与已知人脸库中的数据进行比对。
在MATLAB中，可以使用欧氏距离、余弦相似度等指标进行相似度度量。
本文采用欧氏距离作为相似度度量指标，通过计算测试样本与已知样本之间的距离，找出最相似的结果。
四、实验结果与分析本文使用ORL人脸数据库进行实验，对比了不同特征提取方法在人脸识别中的性能。
基于matlab的人脸识别课程设计
目录摘要 (III)第1章绪论............................................................. - 1 - 1.1人脸识别技术的细节 . (1)1.2人脸识别技术的广泛应用 (1)1.3人脸识别技术的难点 (2)1.4国内外研究状况 (2)1.5人脸识别的研究内容 (3)1.5.1人脸识别研究内容............................................... - 3 -1.5.2人脸识别系统的组成............................................. - 4 - 第2章人脸识别方法..................................................... - 6 - 2.1基于特征脸的方法 (6)2.2基于神经网络的方法 (6)2.3弹性图匹配法 (7)2.4基于模板匹配的方法 (7)2.5基于人脸特征的方法 (7)第3章 PCA人脸识别方法................................................. - 9 - 3.1引言 (9)3.2主成分分析 (9)3.3特征脸方法 (11)第4章仿真实验........................................................ - 13 - 4.1流程图 (13)4.2仿真结果 (14)第5章总结与展望...................................................... - 15 - 5.1总结.. (15)5.2展望 (15)参考文献............................................................... - 17 - 附录................................................................... - 18 -摘要人脸识别是当前模式识别领域的一个前沿课题，人脸识别技术就是利用计算机技术，根据数据库的人脸图像，分析提取出有效的识别信息，用来“辨认”身份的技术。
机器学习概述课程设计报告材料(MATLAB人脸识别)
机器学习概述课程设计报告题目：MATLAB人脸识别系统姓名：**学号：**专业：**时间：2015/8/7目录一、课程设计的目的 ..............................................................................二、设计的容与要求 ..............................................................................三、详细设计 ..........................................................................................四、课程设计的总结 ..............................................................................五、参考文献 ..........................................................................................一.课程设计的目的人脸识别作为一项新兴的科学研究项目，有着广泛的应用前景，而且随着计算机技术的更新发展，它的科学研究价值也越发凸显。
经过几十年的研发探讨，世界各大研究结构的研发人员的不断努力下，人脸识别技术一已取得丰硕的成果，可在一定限制条件下完成人脸的自动识别。
这些成果的取得更促进了人们对人脸识别这一课题的深入研究。
在电子商务飞速发展的今天，人脸识别系统的畴一不足以涵括人脸识别的应用围，在数字图像处理、视频领域、基于容的检索等方面有着重要的应用价值。
二．设计的容及要求1、选择KNN,聚类或SVM方法中的一种或其他机器学习方法的一种进行课程设计2、要求能完成具体的识别任务：如图像分割、语音识别、人脸识别3、要求识别的对象中有自己生活元素，比如图像中包括学校的图片或语音时本人的语音等。
使用Matlab进行人脸识别与人脸检测的方法
使用Matlab进行人脸识别与人脸检测的方法人脸识别和人脸检测是计算机视觉领域中的重要研究方向，也是图像处理和模式识别的关键应用之一。
随着计算机硬件性能的提升和深度学习算法的发展，人脸识别和人脸检测的准确率和效率得到了显著提高。
本文将介绍使用Matlab进行人脸识别与人脸检测的基本方法和技术。
一、人脸检测人脸检测是指在给定图像中自动寻找并定位出人脸的过程。
在Matlab中，常用的人脸检测方法是基于Viola-Jones算法的人脸检测器。
该算法利用了Haar特征和AdaBoost分类器的思想，通过分类器的级联来提高检测的准确率。
在Matlab中，可以使用内置的vision.CascadeObjectDetector函数实现人脸检测。
该函数需要提供一个训练好的人脸检测模型，可以使用官方提供的人脸检测器模型，也可以自己进行模型训练。
除了Viola-Jones算法，还有很多其他的人脸检测方法，比如基于Haar特征的AdaBoost分类器、基于HOG特征的支持向量机（SVM）分类器等。
不同的方法在不同的情境下有着不同的表现，对于特定的应用场景，可以选择最适合的人脸检测方法。
二、人脸识别人脸识别是指根据人脸图像进行身份认证或者身份确认的过程。
在Matlab中，可以利用人脸识别工具箱（Face Recognition Toolbox）实现人脸识别。
该工具箱包括了多种常用的人脸识别算法和工具函数。
常用的人脸识别算法包括特征脸（Eigenface）、Fisherfaces和局部二值模式直方图（Local Binary Pattern Histogram，LBPH）等。
特征脸算法通过主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）将人脸图像降维，然后利用降维后的特征向量进行识别。
Fisherfaces算法在特征脸算法的基础上加入了线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）的步骤，以进一步提高分类准确率。
《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计算机视觉领域的重要分支，随着科技的发展和大数据的普及，其在安全监控、身份认证、智能交互等领域得到了广泛的应用。
本文旨在基于MATLAB平台，研究并分析几种常见的人脸识别算法，并对其性能进行对比与评价。
二、人脸识别算法概述人脸识别算法主要包括基于特征的人脸识别算法和基于深度学习的人脸识别算法两大类。
其中，基于特征的人脸识别算法如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等，通过提取人脸特征进行识别；而基于深度学习的人脸识别算法如卷积神经网络（CNN）等，通过深度学习技术自动提取人脸特征并进行识别。
三、基于MATLAB的人脸识别算法实现1. 数据准备：使用MATLAB的Image Acquisition Toolbox获取人脸图像数据，并进行预处理，包括灰度化、归一化等操作。
2. 特征提取：采用PCA、LDA等算法提取人脸特征。
在MATLAB中，可以利用其内置的函数或编写自定义函数进行特征提取。
3. 分类器设计：根据提取的特征，设计分类器进行人脸识别。
在MATLAB中，可以使用其内置的分类器函数或自行设计分类器。
4. 算法实现：将上述步骤组合起来，实现基于MATLAB的人脸识别算法。
四、常见人脸识别算法的比较与分析1. PCA算法：PCA是一种常用的特征提取方法，能够有效地降低数据的维度，提高识别的速度和准确性。
但PCA算法对光照、表情等因素的敏感性较高，需要结合其他技术进行优化。
2. LDA算法：LDA算法通过最大化类间距离和最小化类内距离来提取特征，具有较好的分类性能。
但LDA算法对样本数量的要求较高，样本数量不足时可能导致性能下降。
3. CNN算法：CNN是一种基于深度学习的人脸识别算法，能够自动提取人脸特征并进行识别。
CNN算法具有较高的准确性和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
五、实验与结果分析为了验证上述人脸识别算法的性能，我们进行了多组实验。
机器学习概述课程设计报告(MATLAB人脸识别)
机器学习概述课程设计报告题目：MATLAB人脸识别系统姓名：**学号：**专业：**时间：2015/8/7目录一、课程设计的目的......................................二、设计的容与要求......................................三、详细设计 ...........................................四、课程设计的总结......................................五、参考文献 ...........................................一. 课程设计的目的人脸识别作为一项新兴的科学研究项目，有着广泛的应用前景，而且随着计算机技术的更新发展，它的科学研究价值也越发凸显。
经过几十年的研发探讨，世界各大研究结构的研发人员的不断努力下，人脸识别技术一已取得丰硕的成果，可在一定限制条件下完成人脸的自动识别。
这些成果的取得更促进了人们对人脸识别这一课题的深入研究。
在电子商务飞速发展的今天，人脸识别系统的畴一不足以涵括人脸识别的应用围，在数字图像处理、视频领域、基于容的检索等方面有着重要的应用价值。
二．设计的容及要求1、选择KNN,聚类或SVM方法中的一种或其他机器学习方法的一种进行课程设计2、要求能完成具体的识别任务：如图像分割、语音识别、人脸识别3、要求识别的对象中有自己生活元素，比如图像中包括学校的图片或语音时本人的语音等。
三．详细设计YCbCr空间——>灰度图像转换——>噪声消除——>图像填孔——>图像重构——>人脸区域确定——>边缘检测（原图-涉及个人隐私，未呈现原图）（YCbCr空间转换）（噪声消除）（图像填孔）（图像重构）（人脸区域的确定）（涉及个人隐私）四．课程设计的总结通过三天的学习以及课后学习，我利用SVM算法进行人脸识别，由于光照强度的不同、人脸肤色的不同、图片背景的不同往往导致每图片都具有自身的特色，将人脸区域从背景、衣着、发型等非人类区域中分割出来。
基于matlab的人脸识别
数字图象处理Ⅰ实验题目：基于matlab的人脸识别Ⅱ实验内容：一：研究背景随着人工智能技术的兴起，以及人类视觉研究的进展，人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。
如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。
人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，开发研究的实际意义更大。
然而人脸图像受很多因素的干扰，给识别带来很大难度。
国外对于人脸图像识别的研究较早，现己有实用系统面世，只是对于成像条件要求较苛刻，应用范围也就较窄，国内也有许多科研机构从事这方而的研究，并己取得许多成果。
二、应用前景人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外，还其有许多潜在的应用前景，利用人脸图像来进行身份验证，可以不与目标相接触就取得样本图像，而其它的身份验证手段，如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木，在某些场合，这些识别手段就会有不便之处。
就从目前和将来来看，可以预测到人脸图像识别将具有广阔的应用前景，如表中所列举就是其中已经实现或逐步完善的应用。
三、框架(1)人脸图像的获取一般来说，图像的获取都是通过摄像头摄取，但摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简单，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。
(2)人脸的检测人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。
若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置、人脸区域大小等信息。
而人脸跟踪则需要进一步输出所检测到的人脸位置、大小等状态随时间的连续变化情况。
(3)特征提取通过人脸特征点的检测与标定可以确定人脸图像中显著特征点的位置（如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等器官），同时还可以得到这些器官及其面部轮廓的形状信息的描述。
根据人脸特征点检测与标定的结果，通过某些运算得到人脸特征的描述。
(4)基于人脸图像比对的身份识别通过将输入人脸图像与人脸数据库中的所有已知原型人脸图像计算相似度并对其排序来给出输入人脸的身份信息。
利用Matlab进行人脸识别和生物特征提取
利用Matlab进行人脸识别和生物特征提取人脸识别是一种广泛应用于安全系统中的生物特征识别技术。
随着计算机视觉和机器学习的发展，利用Matlab进行人脸识别和生物特征提取变得越来越普遍。
本文将介绍人脸识别的原理、Matlab在人脸识别中的应用以及生物特征提取的方法。
第一部分：人脸识别的原理人脸识别的基本原理是通过分析人脸的特征来识别一个人的身份。
在人脸识别中，最常用的方法是通过提取人脸的特征点并将其与已有的人脸模板进行匹配。
这些特征点可以是眼睛、鼻子、嘴巴等人脸的关键部位。
人脸识别还可以通过测量人脸的几何形状、纹理和肤色等来进行身份识别。
第二部分：Matlab在人脸识别中的应用Matlab是一种功能强大的科学计算和数据分析工具，也是进行人脸识别研究的重要工具之一。
Matlab提供了丰富的图像处理和模式识别函数，使得人脸识别的开发和实现更加便捷。
利用Matlab进行人脸识别需要以下几个步骤：1. 数据预处理：通过对输入图像进行灰度化、直方图均衡化等操作，提高图像的质量和对比度，从而提高识别准确率。
2. 特征提取：通过使用Matlab提供的函数，提取人脸关键特征点，并将其转化为特征向量。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
3. 特征匹配：将提取的特征向量与已有的人脸模板进行匹配，通过计算相似度或距离来判断是否匹配成功。
4. 识别结果：根据匹配得到的相似度或距离，判断是否识别成功，并输出相应的结果。
除了人脸识别，Matlab还可以用于人脸识别算法的研究与改进。
例如，可以利用Matlab的机器学习工具箱来构建和训练一个自己的分类器，并对其进行性能评估和改进。
第三部分：生物特征提取的方法除了人脸识别，还有其他生物特征可以用于身份识别，例如指纹、虹膜、声纹等。
在Matlab中，同样可以利用相应的算法和工具进行生物特征提取。
1. 指纹识别：利用Matlab的图像处理函数，可以对指纹图像进行增强、分割和特征提取，然后使用比对算法进行指纹匹配和识别。
MATLAB中的人脸检测与识别技巧
MATLAB中的人脸检测与识别技巧人脸检测和识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。
随着人工智能和机器学习的发展，利用计算机自动识别人脸的技术已经得到了广泛应用。
MATLAB作为一种功能强大的数学软件，也提供了一系列的人脸检测和识别工具，方便开发人员进行相关的研究和应用。
一、人脸检测技术人脸检测是指在一张图像中自动定位和检测出人脸的位置。
在MATLAB中，我们可以使用Viola-Jones算法来实现人脸的检测。
该算法通过训练一个分类器，将人脸和非人脸区域进行区分。
在实际应用中，我们可以使用MATLAB自带的人脸检测器或者使用OpenCV库中的级联分类器来实现人脸的检测。
二、人脸关键点检测技术除了定位和检测人脸的位置，还需要进一步定位人脸的关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。
在MATLAB中，我们可以利用支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等机器学习方法来进行人脸关键点的检测。
这些方法可以对大量人脸数据进行学习，提取出人脸区域的特征，然后进行关键点的检测和定位。
三、人脸识别技术人脸识别是在已经检测到人脸并提取出关键点的基础上，进一步将人脸与已知人脸进行比对和匹配的过程。
在MATLAB中，我们可以使用基于特征的方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，来进行人脸识别。
这些方法通过降维和特征提取，将人脸图像转换为特征向量，并将其与已知人脸的特征向量进行比对，从而进行人脸的识别和身份验证。
四、人脸图像增强技术人脸图像增强是为了提高人脸识别的准确率和鲁棒性。
在MATLAB中，我们可以利用图像处理技术对人脸图像进行去噪、增强、归一化等操作。
例如，可以使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，去除图像中的噪声。
还可以使用直方图均衡化方法增强图像的对比度，使得人脸特征更加明显。
此外，还可以对人脸图像进行归一化处理，使得人脸的大小和方向一致，方便后续的特征提取和识别。
五、人脸检测与识别的应用人脸检测与识别技术在现实生活中有着广泛的应用。
Matlab在人脸识别技术中的应用
Matlab在人脸识别技术中的应用人脸识别技术近年来得到了广泛的应用和研究，成为了现代安全领域中一项重要的技术。
而Matlab作为一款功能强大的数学计算软件，也在人脸识别技术的研究和应用中发挥着重要的作用。
本文将探讨Matlab在人脸识别技术中的应用，并介绍其在人脸图像处理、特征提取和分类识别上的优势。
一、人脸图像处理人脸图像处理是人脸识别技术中的重要一环。
通过Matlab的图像处理工具箱，我们可以对人脸图像进行预处理，包括图像增强、图像滤波、图像分割等，以提高后续的特征提取和分类识别的准确性。
首先，图像增强是重要的一步。
Matlab提供了丰富的图像增强算法，如直方图均衡化、对比度增强等。
通过调整图像的亮度和对比度，可以让人脸图像更加清晰，提高识别的准确率。
其次，图像滤波也是人脸图像处理的关键。
Matlab中的滤波函数可以有效去除图像中的噪声和干扰信息，使得人脸特征更加突出。
常用的滤波算法有高斯滤波、中值滤波等，根据具体情况选择合适的滤波方法能够使得人脸图像更加清晰。
最后，图像分割是将人脸从图像中提取出来的重要步骤。
Matlab中提供了多种图像分割算法，包括基于阈值的分割、基于边缘检测的分割等。
通过选择适当的图像分割算法，可以将人脸从背景中准确地提取出来，为后续的特征提取和分类识别奠定基础。
二、特征提取特征提取是人脸识别技术中的核心环节。
通过对人脸图像进行特征提取，可以得到一组具有代表性和可区分性的特征向量，用来描述人脸的独特特征。
Matlab提供了多种特征提取算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
主成分分析是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留原始数据的信息。
在人脸识别中，通过PCA可以将人脸图像投影到一个低维空间，得到一组与人脸信息相关的主成分，从而实现对人脸的有效描述和识别。
线性判别分析则是一种有监督的降维方法，它将样本投影到一个低维空间，使得不同类别的样本之间尽可能远离，同类别的样本之间尽可能靠近。
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[9] 刘刚．MATLAB数字图像处理[M]．北京：机械工业出版社，2010，5：199-200．
附录：程序
sum=0;
iptsetpref('ImshowBorder', 'tight')%%%设置图像处理工具箱的参数
f=imread('');
Ori_Face=f;
copy=f;
img=f;
f=rgb2ycbcr(f);%rgb空间转换为ycbcr空间
f_cb=f(:,:,2);
f_cr=f(:,:,3);
f= (f_cb>=100) & (f_cb<=127) & (f_cr>=138) &(f_cr<=170);%皮肤颜色在ycbcr色度空间的分布范围为:100<=cb<=127,138<=cr<=170
figure(1);
imshow(f);
se=strel('square',3);%%构建一个3*3单位矩阵作为结构元素
f=imopen(f,se);%%图片开运算
f=imclose(f,se);%%图片闭运算
figure(2),imshow(f);%%消除噪声
f=imfill(f,'holes');%%%填孔处理
机器学习概述课程设计报告MATLAB人脸识别
机器学习概述课程设计报告
题目：MATLAB人脸识别系统
姓 名：**
学 号：**
专 业：**
时 间：2015/8/7
一、课程设计的目的
二、设计的内容与要求
三、详细设计
四、课程设计的总结
五、参考文献
一.ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
人脸识别作为一项新兴的科学研究项目，有着广泛的应用前景，而且随着计算机技术的更新发展，它的科学研究价值也越发凸显。经过几十年的研发探讨，世界各大研究结构的研发人员的不断努力下，人脸识别技术一已取得丰硕的成果，可在一定限制条件下完成人脸的自动识别。这些成果的取得更促进了人们对人脸识别这一课题的深入研究。
if (r_temp/c_temp<|(r_temp/c_temp>|temp(1)<14000|ratio<
%利用脸部宽长比的大概上下限（）来确定一个人脸范围.
%脸部区域<14000的去掉,一般为手或其他干扰.
%矩形面积area_sq=目标区长度*宽度,目标区面积为area,若area/area_sq<,认为不是人脸区,删除之.
5．参考文献
[1] 姚敏．数字图像处理[M]．机械工业出版社，2006：2．
[2] 王爱民，沈兰荪．图像分割研究综述[J]．测控技术，2000，19（5）：1-5．
[3] 张德丰．详解MATLAB数字图像处理[M]．北京：电子工业出版社，2010，7：249．
[4] 杨杰．数字图像处理及MATLAB实现[M]．北京：电子工业出版社，2010，2：149-150．
figure(3),imshow(f);
se1=strel('square',8);
f=imerode(f,se1);
f=imdilate(f,se1);
figure(4),imshow(f);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%区域连通
[L,num]=bwlabeln(f,4);设定操作的邻域类型为4-领域
for j=1:temp(1);
L(r(j),c(j))=0;
end
else
continue;
end
end
L=bwperim(L,8);%边缘检测,检测出人脸的边缘区域
L=uint8(L);
[5] 张洪刚，陈光，郭军编着．图像处理与识别[M]．北京：北京邮电大学出版社，2006：102-103．
[6] 韩晓军．数字图像处理技术与应用[M]．北京：电子工业出版社，2009，7：38．
[7] 张化光，刘鑫蕊，孙秋野编着．MATLAB/SIMULINK实用教程[M]．北京：人民邮电出版社，2009，3：235．
在电子商务飞速发展的今天，人脸识别系统的范畴一不足以涵括人脸识别的应用范围，在数字图像处理、视频领域、基于内容的检索等方面有着重要的应用价值。。
二．
1、选择KNN,聚类或SVM方法中的一种或其他机器学习方法的一种进行课程设计
2、要求能完成具体的识别任务：如 图像分割、语音识别、人脸识别
3、要求识别的对象中有自己生活元素，比如图像中包括学校的图片或语音时本人的语音等。
for i=1:num;
[r,c]=find(L==i);
r_temp=max(r)-min(r);
c_temp=max(c)-min(c);
temp=size(r);
sum=sum+temp(1);
area_sq=r_temp*c_temp;
area=size(find(L==i),1);
ratio=area/area_sq;
三．
YCbCr空间——>灰度图像转换 ——>噪声消除 ——>图像填孔 ——>图像重构 ——>人脸区域确定 ——>边缘检测
（原图-涉及个人隐私，未呈现原图）
（YCbCr空间转换）
（噪声消除）
（图像填孔）
（图像重构）
（人脸区域的确定）
（涉及个人隐私）
四．
通过三天的学习以及课后学习，我利用SVM算法进行人脸识别，由于光照强度的不同、人脸肤色的不同、图片背景的不同往往导致每张图片都具有自身的特色，将人脸区域从背景、衣着、发型等非人类区域中分割出来。一般使用的RGB图片不适合于建立人脸皮肤模型，因为在RGB空间中，使用三基色（r,g,b）表示图片的亮度以及颜色。在不同的环境下光照条件的改变，很难将肤色点从非肤色点中分离出来，如果在RGB图像上进行处理，将产生离散的肤色点，图片中间嵌有很多的非肤色点，提高了人脸检测的难度，容易产生不可靠的肤色分割。解决方法是隔离颜色表达式中的亮度信息与色度信息，充分利用色度空间中肤色所表示出来的聚类性。为此需要创造这样一个色彩空间，这个空间能把R、G、B所代表的色度信息与亮度信息分开表示。色彩空间常用的的转换颜色模型主要有：YIQ、YCbCr、HSV等。这里，采用YCrCb色彩空间作为报告的设计空间。经过颜色转换后大大缩减了人脸的搜索范围，为SVM算法提供更有效的方法。本次课程设计，我学会了很多有用的算法，并能够初步实现，了解机器语言的过程以及了解MATLAB强大的功能。