模式识别作业人脸识别
基于模式识别的人脸识别技术
基于模式识别的人脸识别技术人脸识别技术是一种基于模式识别的先进技术，通过对人脸图像进行分析和比对，能够准确地识别出一个人的身份信息。
这项技术已经被广泛应用于安防领域、金融领域、教育领域等多个领域，极大地提高了人们的生活便利性和安全性。
一、人脸识别的原理与算法人脸识别技术基于人的脸部特征进行识别和比对，其原理主要包括人脸图像采集、预处理、特征提取和特征匹配几个步骤。
首先，通过摄像头或其他设备采集人脸图像，并对图像进行预处理，包括图像增强、色彩处理等，以确保图像清晰度和一致性。
然后，通过特征提取算法，将人脸图像中的重要特征点提取出来，如眼睛、鼻子、嘴巴等，形成一个独特的人脸特征向量。
最后，将提取出的特征向量与数据库中存储的人脸特征进行比对和匹配，以确定一个人的身份信息。
目前，常用的人脸识别算法主要包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）等。
其中，PCA是一种最常用的人脸识别算法，通过对人脸图像进行降维和特征提取，能够识别出人脸图像中的主要特征。
而LDA则是通过最大化类间散度和最小化类内散度的方式，寻找出最佳的分离超平面，进而实现人脸识别。
SVM算法则是一种二分类模型，通过寻找最优分类超平面，将人脸图像分为不同的类别。
二、人脸识别技术的应用1. 安防领域：人脸识别技术可以应用于各类安保系统中，如门禁系统、监控系统等。
通过将人脸特征与数据库中的员工或授权人员信息进行比对，可以实现门禁的严格管控和入侵者的及时报警。
此外，在公共场所如机场、车站等也可以通过人脸识别技术对疑似危险分子进行识别和拦截，提高公共交通安全性。
2. 金融领域：人脸识别技术在金融领域的应用较为广泛，主要用于个人身份验证和支付安全。
通过采集用户的人脸信息，并与已有的身份信息进行比对，可以实现更加安全可靠的身份验证方式，避免了传统密码方式的繁琐和风险。
同时，结合人脸识别技术和支付系统，可以实现人脸支付，提高用户支付的便利性和安全性。
基于模式识别的人脸识别技术
基于模式识别的人脸识别技术
人脸识别技术基于模式识别，它是一种自动确定人类脸部特征的方法。
它能够根据已有的人脸图像从新的图像中识别或跟踪一个人的脸部。
这项技术的应用不仅仅集中在安全保护和车牌识别，它也可以用来获取用户使用情况，有助于日常生活中更好地管理。
模式识别是人脸识别技术的基础。
这项技术使用模式匹配的方法去识别和跟踪人脸，其中模式匹配通过特征提取、特征描述和特征匹配三个步骤来确定两个图像之间的相似度。
首先，特征提取从输入图像中提取出有用的特征，如脸部的眼睛、鼻子、嘴巴等。
接着，特征描述针对所提取的特征进行描述，以便将它们与其他人的脸部特征进行比较，以确定是否来自同一个人。
最后，特征匹配就是将提取出的特征和描述的特征进行比较，以确定它们之间的相似度，从而决定它们是否来自同一个人。
人脸识别技术基于模式识别在现代社会中发挥着重要作用，由于它准确可靠，它大大减少了人们使用密码或指纹识别的需求。
它可以用于实现自动化的安全、登录、访问控制等。
此外，它还可以用于车牌识别、智能商店的结账系统，也可以用于自动识别宠物和人类，以及多种智能识别系统。
人脸识别技术基于模式识别已经成为最新科技发展趋势之一，它能够提供更快、更准确的检测结果，为人类提供了更强大的安全性。
人脸识别技术提供了一种新型的安全系统，使用户可以通过它来更好地管理活动。
因此，这项技术可以用来提高安全性、提供更优质的服务，并帮助人们更好地管理日常生活。
模式识别在人脸识别技术中的应用
模式识别在人脸识别技术中的应用人脸识别技术是一种基于生物特征的自动识别技术，它通过对人脸图像进行采集、特征提取和匹配比对等步骤，实现对人脸身份的自动识别。
而在人脸识别技术中，模式识别是一项至关重要的技术，它通过建立模型来识别和分类不同的人脸，为人脸识别技术的精准性和可靠性提供了强力支持。
一、模式识别在人脸图像的特征提取中的应用在人脸识别技术中，模式识别算法广泛应用于人脸图像的特征提取阶段。
通过对人脸图像进行分析和处理，识别出其中的特征点，如眼眉、鼻梁、嘴巴等，然后利用这些特征点进行模式匹配，从而实现对人脸的识别和分类。
模式识别算法可以高效地提取出人脸图像中的重要特征点，并对其进行有效的分类，大大提高了人脸识别技术的准确性和可靠性。
二、模式识别在人脸匹配比对中的应用在人脸识别技术中，模式识别算法也在人脸的匹配比对过程中起到了重要作用。
一般而言，人脸匹配比对是通过计算两幅人脸图像之间的相似度来判断它们是否属于同一个人。
模式识别算法可以对人脸图像进行分析和处理，提取出其特征向量，然后通过比较不同人脸图像之间的特征向量之间的差异来计算相似度，从而判断它们是否属于同一个人。
模式识别的应用使得人脸匹配比对更加准确和可靠，能够有效提高人脸识别的准确率。
三、模式识别在人脸识别技术的进一步发展中的应用在人脸识别技术的进一步发展中，模式识别算法也将发挥重要的作用。
随着人脸识别技术的广泛应用和需求的不断增加，对精准度和鲁棒性的要求也越来越高。
模式识别算法可以通过学习和训练大量的人脸图像数据，不断优化和改进自身的性能和表现，提高人脸识别技术的准确性和可靠性。
同时，模式识别算法也将与其他技术如深度学习、神经网络等相结合，为人脸识别技术的发展开辟更加广阔的前景。
总结：模式识别在人脸识别技术中具有重要的应用价值。
它在人脸图像的特征提取、匹配比对以及进一步发展等方面，都发挥了巨大的作用。
通过模式识别算法的应用，人脸识别技术的准确性和可靠性得到了极大的提高，为人脸识别技术的广泛应用创造了条件。
基于模式识别算法的人脸识别系统设计与应用
基于模式识别算法的人脸识别系统设计与应用人脸识别技术是一种基于模式识别算法的先进技术，它可以通过分析和识别人脸的特征，实现对个体身份的准确识别。
该技术在安全领域、信息验证和智能识别等方面具有广泛的应用前景。
本文将介绍人脸识别系统的设计原理、算法特点以及应用案例。
首先，人脸识别系统的设计原理主要包括图像获取、特征提取和匹配识别三个步骤。
图像获取阶段通过摄像头或者照片获取原始图像，并进行预处理去除噪声和光照等影响因素。
特征提取阶段使用算法提取人脸图像中的特征信息，例如面部轮廓、眼睛位置和嘴巴形状等。
最后，在匹配识别阶段，通过将提取的特征与已知的数据库进行比对，从而实现人脸的识别与身份验证。
其次，人脸识别系统设计中常用的算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和深度学习等。
主成分分析算法通过找出人脸图像中的主要特征，并进行降维处理，以便更快速地进行特征匹配。
线性判别分析算法则在降维的同时，尽可能地保留人脸图像中的有用信息，提升识别准确率。
支持向量机算法则是一种基于二分类的机器学习方法，在人脸识别中可以用于训练和分类任务。
深度学习算法，例如卷积神经网络（CNN），通过多层次的神经网络结构，可以从图像中学习更高阶的特征表示，提高识别率和鲁棒性。
此外，人脸识别系统的应用十分广泛。
在安全领域，人脸识别系统可以被应用于门禁管理、恶意入侵检测和犯罪嫌疑人追踪等方面。
比如，在机场和银行等场所，人脸识别系统可以用于辨识黑名单人员，实现实时监测和报警。
在智能手机和电脑等设备中，人脸识别技术可以用于用户身份认证和登录控制，提供更高的信息安全性。
此外，人脸识别技术还可以应用于社交媒体的人脸标识和照片自动标注等场景。
然而，尽管人脸识别技术在实际应用中表现出很大潜力，但也存在一些挑战。
首先，光线、角度和遮挡等因素对人脸图像的质量和准确性造成了一定的影响。
其次，人脸识别算法对于年龄、姿态和表情等变化有一定的限制。
中科院模式识别大作业——人脸识别
中科院模式识别大作业——人脸识别人脸识别是一种广泛应用于安全领域的技术，它通过对图像或视频中的人脸进行特征提取和比对，实现对个体身份的自动识别。
中科院模式识别大作业中的人脸识别任务主要包括了人脸检测、人脸对齐、特征提取和人脸比对等步骤。
下面将详细介绍这些步骤。
首先，人脸检测是人脸识别的第一步。
它的目的是在图像或视频中准确地定位人脸区域，去除背景和其他干扰信息。
传统的人脸检测算法主要基于特征匹配、分类器或神经网络等方法，而近年来深度学习技术的兴起也为人脸检测带来了重大突破。
深度学习方法通过构建卷积神经网络，在大规模数据上进行训练，可以准确地检测出各种姿态、光照和遮挡条件下的人脸区域。
接下来是人脸对齐，它的目的是将检测到的人脸区域进行准确的对齐，使得不同人脸之间的几何特征保持一致。
人脸对齐算法通常包括了关键点检测和对齐变换操作。
关键点检测通过在人脸中标注一些特定点(如眼睛、鼻子和嘴巴)来标定人脸的几何结构。
对齐变换操作则根据标定的关键点信息，对人脸进行旋转、尺度调整和平移等变换操作，使得不同人脸之间具有一致的几何结构。
人脸对齐可以提高后续特征提取的准确性，从而提高整个人脸识别系统的性能。
特征提取是人脸识别的核心步骤之一，它将对齐后的人脸图像转化为能够表示个体身份信息的特征向量。
传统的特征提取方法主要基于手工设计的特征描述子，如LBP、HOG等。
这些方法需要针对不同任务进行特征设计，且往往存在一定的局限性。
相比之下，深度学习方法可以通过网络自动地学习出适用于不同任务的特征表示。
常用的深度学习模型有卷积神经网络和人工神经网络等，它们通过在大规模数据上进行监督学习，可以提取出能够表达人脸细节和结构的高层次特征。
最后是人脸比对，它根据提取的特征向量进行个体身份的匹配。
人脸比对算法通常需要计算两个特征向量之间的相似度，常用的计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。
在实际应用中，为了提高匹配的准确性，通常会结合分数归一化、阈值设定等技术来进行优化。
模式识别与人脸检测技术研究
模式识别与人脸检测技术研究摘要：近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，模式识别和人脸检测技术应用范围日益广泛。
本文综述了模式识别技术和人脸检测技术的研究进展，包括基本原理、方法以及主要应用领域。
我们讨论了模式识别和人脸检测技术的优势和挑战，并提出进一步的研究方向。
1. 引言模式识别是计算机科学和人工智能领域的一个重要研究方向，它将数学、统计学、模式匹配和机器学习等技术应用于模式的自动识别和分类。
而人脸检测作为模式识别的一个重要应用领域，可以在图像或视频中自动检测和识别人脸，具有广泛的应用前景。
2. 模式识别技术的原理和方法2.1 特征提取特征提取是模式识别的核心步骤之一，它通过将原始数据转换为有效的特征向量，从而充分反映模式的关键信息。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
2.2 分类算法分类算法是模式识别的关键环节，它根据已提取的特征向量将模式分为不同的类别。
常用的分类算法包括支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯和决策树等。
这些算法可以根据具体的问题选择合适的模型和算法参数。
3. 人脸检测技术的原理和方法3.1 Haar特征分类器Haar特征分类器是一种基于Haar小波的强分类器，可以高效地检测人脸。
它通过计算图像不同区域的灰度差异来识别人脸特征，具有高速和准确的优点。
3.2 径向基函数网络径向基函数网络是一种基于神经网络的人脸检测方法，它通过构建多个径向基函数来表示人脸的特征，然后利用神经网络进行分类。
该方法具有较好的鲁棒性和准确性。
4. 模式识别与人脸检测技术的应用4.1 人脸识别人脸识别是一种常见的应用，它可以通过人脸图像与数据库中的图像进行比对，实现个体的识别和辨别。
人脸识别技术广泛应用于安全监控、身份验证和社交媒体等领域。
4.2 表情识别表情识别是通过分析人脸表情来推断人的情感状态的技术。
它可以应用于情感计算、智能交互和心理研究等领域，为人们提供更智能化的服务和辅助。
模式识别算法与人脸识别技术比较分析
模式识别算法与人脸识别技术比较分析引言:在当今数字时代，计算机视觉技术的快速发展为许多领域带来了巨大的影响。
模式识别算法和人脸识别技术作为计算机视觉领域的两个重要组成部分，为实现自动化和智能化提供了有力的支持。
本文将对模式识别算法与人脸识别技术进行比较分析，探讨它们的特点、应用领域和发展前景。
一、模式识别算法概述模式识别算法是一种基于数据分析和统计学的计算机技术，其目的是从大量的数据中抽取出潜在的模式和规律。
模式识别算法可以分为有监督学习和无监督学习两类。
有监督学习算法通过对已标记的训练数据进行分析和学习，提取特征并构建模型，从而对新的未标记数据进行分类或预测。
常见的有监督学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林和神经网络等。
无监督学习算法则通过对未标记的训练数据进行聚类或关联规则挖掘等操作，自动发现数据中的内在结构和关系，不需要预先给出类别或标签。
常见的无监督学习算法有聚类算法和主成分分析（PCA）等。
二、人脸识别技术概述人脸识别技术是计算机视觉领域应用最为广泛的一种技术，通过从图像或视频中提取人脸特征，并将其与已有的人脸数据库进行比对，实现身份识别和验证。
人脸识别技术通常包括以下几个步骤：人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配。
人脸检测是识别系统的首要任务，其目标是在输入图像中准确地检测出人脸的位置和大小。
人脸对齐则是将检测到的人脸进行校正和对齐，以保证后续的特征提取和匹配的准确性。
特征提取是通过对图像中的人脸进行分析和计算，提取出具有鲁棒性和区分度的特征向量，常用的特征包括LBP、HOG和人脸关键点等。
特征匹配是将提取到的特征向量与已有的数据库中的特征进行比对，并判断是否匹配。
三、模式识别算法与人脸识别技术的比较分析1. 特征提取方法：模式识别算法在特征提取方面更加灵活多样，可以根据问题的需求和特征的性质选择合适的特征提取方法。
相比之下，人脸识别技术的特征提取主要侧重于人脸特征，目前常用的方法如LBP和HOG。
基于模式识别的人脸检测与识别技术研究
基于模式识别的人脸检测与识别技术研究随着科技的不断进步，人脸检测与识别技术成为了当前比较热门的研究方向。
这一技术的应用范围广泛，包括人脸识别门禁系统、社交应用、犯罪侦察等多个领域。
一、人脸检测人脸检测是指在图像或视频中自动定位并识别人脸的过程。
常见的方法包括基于特征的分类器、基于模型的检测器和基于模板的检测器。
基于特征的分类器是目前应用最广泛的方法，其主要思想是利用图像中人脸和非人脸之间的差异性，通过一些特征对图像进行分类。
例如，常见的Haar特征和LBP特征就是通过分析局部的亮度和纹理特征来对人脸进行识别。
基于模型的检测器则是先对人脸进行建模，然后利用模型对图像进行检测。
其中最经典的方法是Viola-Jones算法，其通过Adaboost算法选择重要的Haar特征并构建分类器进行检测。
基于模板的检测器则是通过与预定义的人脸模板进行匹配来进行检测。
这一方法适用于对特定场景下的人脸进行检测，但对于实际应用中的多样性场景却不太适用。
二、人脸识别人脸识别是将检测到的人脸与已有的人脸库进行比对，从而识别出人物身份。
常见的方法包括基于特征的方法和基于模型的方法。
基于特征的方法则是通过提取人脸的某些特征，例如人脸的轮廓、嘴巴、鼻子和眼睛的位置等，将这些特征进行量化，然后与已有的人脸特征库进行比对，从而完成识别。
基于模型的方法则是先通过训练样本构建一个相关的模型，然后利用已有的模型对检测到的人脸进行识别。
常见的方法包括PCA、LDA和CNN等。
三、基于模式识别的人脸检测与识别技术的研究基于模式识别的人脸检测与识别技术是当前主要的研究方向之一，其主要思想是通过机器学习的方法建立人脸模型，从而实现对人脸的自动检测和识别。
目前，基于深度学习的人脸检测与识别技术得到了广泛的应用和研究。
深度学习通过建立多层神经网络模型，能够自动地从大量数据中学习特征，并通过不断优化算法来提高模型的识别准确率。
在人脸检测领域，基于深度学习的方法已经成为了主流。
模式识别作业人脸识别
1引言模式识别就是机器识别,计算机识别或者机器自动识别，目的在于让机器自动识别事物，如手写数字的识别，智能交通管理信号的识别，文字识别，语音识别等。
模式识别这个学科的目的就是让机器能做人类能做的事情，具备人类所具有的对各种事物与现象进行分析，描述与判断的部分能力。
模式识别是直观的，无所不在。
人与动物具有模式识别的能力是非常平常的事情，但是对计算机来说实现模式识别是非常困难的。
让机器能够识别，分类需要研究识别的方法。
而模式识别可以概括为两个类型，一个是直接形象的，例如图片，相片，图案，字符图案等；另外的就是无知觉形象而只有数据或信号的波形，如语音，声音，心电图，地震波等。
人脸识别是目前模式识别领域中被广泛研究的热门课题，它在安全领域以及经济领域都有极其广泛的应用前景。
人脸识别就是采集人脸图像进行分析和处理, 从人脸图像中获取有效的识别信息, 用来进行人脸及身份鉴别的一门技术。
2算法介绍2.1主成分分析主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是经典的特征维数压缩算法。
设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析。
在多特征的研究中，往往由于特征个数太多，且彼此之间存在着一定的相关性使问题复杂。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。
如果一个多元数据集能够在一个高维数据空间坐标系中被显现出来，那么PCA就能够提供一幅比较低维度的图像，这幅图像即为在讯息最多的点上原对象的一个‘投影’。
这样就可以利用少量的主成分使得数据的维度降低了。
2.2奇异值分解设A是一秩为r的n r⨯维矩阵，则存在两个正交矩阵：011[,,]n rrU u u u⨯-=∈ℜ，TU U I=；01[,1,,]r rrV v v v⨯-=∈ℜ，T V V I=；以及对角阵：011[,,,]r rrdiagλλλ⨯-Λ=∈ℜ，且011rλλλ-≥≥≥满足12TA U V=Λ，其中：()0,1,,1ii rλ=-为矩阵TAA和T A A的非零特征值，iu和iv分别为TAA和TA A对应于iλ的特征向量。
模式识别技术实验报告
模式识别技术实验报告本实验旨在探讨模式识别技术在计算机视觉领域的应用与效果。
模式识别技术是一种人工智能技术，通过对数据进行分析、学习和推理，识别其中的模式并进行分类、识别或预测。
在本实验中，我们将利用机器学习算法和图像处理技术，对图像数据进行模式识别实验，以验证该技术的准确度和可靠性。
实验一：图像分类首先，我们将使用卷积神经网络（CNN）模型对手写数字数据集进行分类实验。
该数据集包含大量手写数字图片，我们将训练CNN模型来识别并分类这些数字。
通过调整模型的参数和训练次数，我们可以得到不同准确度的模型，并通过混淆矩阵等评估指标来评估模型的性能和效果。
实验二：人脸识别其次，我们将利用人脸数据集进行人脸识别实验。
通过特征提取和比对算法，我们可以识别不同人脸之间的相似性和差异性。
在实验过程中，我们将测试不同算法在人脸识别任务上的表现，比较它们的准确度和速度，探讨模式识别技术在人脸识别领域的应用潜力。
实验三：异常检测最后，我们将进行异常检测实验，使用模式识别技术来识别图像数据中的异常点或异常模式。
通过训练异常检测模型，我们可以发现数据中的异常情况，从而做出相应的处理和调整。
本实验将验证模式识别技术在异常检测领域的有效性和实用性。
结论通过以上实验，我们对模式识别技术在计算机视觉领域的应用进行了初步探索和验证。
模式识别技术在图像分类、人脸识别和异常检测等任务中展现出了良好的性能和准确度，具有广泛的应用前景和发展空间。
未来，我们将进一步深入研究和实践，探索模式识别技术在更多领域的应用，推动人工智能技术的发展和创新。
【字数：414】。
模式识别大作业人脸识别方法
《模式识别》大作业人脸识别方法---- 基于PCA和FLD的人脸识别的线性分类器1、matlab编程1、fisher判别法人脸检测与识别流程图2、matlab程序分为三部分。
程序框图如下图所示。
1、第一部分：CreatDatabase.mfunction T = CreatDatabase(TrainDatabasePath)TrainFiles = dir(TrainDatabasePath);Train_Number = 0;%%%%%%%%统计文件数%%%%%%%%%%%%%for i = 1:size(TrainFiles,1)ifnot(strcmp(TrainFiles(i).name,'.')|strcmp(TrainFiles(i).name,'..')|st rcmp(TrainFiles(i).name,'Thumbs.db'))Train_Number = Train_Number + 1;endend%%%%%%%%二维转一维%%%%%%%%%%%%T = [];for i = 1 : Train_Numberstr = int2str(i);%把文件索引转换为字符串格式str = strcat('\',str,'.pgm');str = strcat(TrainDatabasePath,str);img = imread(str);[irow icol] = size(img);temp = reshape(img',irow*icol,1);T = [T temp];endT = double(T);2、第二部分：FisherfaceCorefunction[m_database V_PCA V_Fisher ProjectedImages_Fisher Class_number Class_population] = FisherfaceCore(T)%%%%%%%%返回值注释%%%%%%%%%%%%m_database --- (M*Nx1)维的训练样本均值%V_PCA --- (M*Nx(P-C)训练样本协方差的特征向量%V_Fisher --- ((P-C)x(C-1)) 最大的（C-1）维J = inv(Sw) * Sb的特征矩阵%ProjectedImages_Fisher --- ((C-1)xP)维训练样本，这些样本从fisher线性空间中提取%%%%%基本量赋值 %%%%%%%%%Class_number=(size(T,2))/9; 类的数目，除以8取决于样本中有多少类人Class_population = 9;%每一类的图像数目P = Class_population * Class_number; %总训练样本的数目%%%%%计算均值%%%%%m_database = mean(T,2);%°包含T每一行均值的列向量%%%%计算方差%%%%%A = T - repmat(m_database,1,P);%%%%%计算特征脸的算法%%%%%%L = A' * A;[V D] = eig(L);V = fliplr(V);%%%%筛选小的特征值%%%%%L_eig_vec = [];dig = fliplr(max(D));for i = 1 : Class_numberL_eig_vec = [L_eig_vec V(:,i)/sqrt(dig(i))];end%%%%计算特征矩阵的协方差矩阵C%%%%%V_PCA = A * L_eig_vec;%V_PCA就是降维后的协方差矩阵ProjectedImages_PCA = [];for i = 1 : Ptemp = V_PCA'*A(:,i);ProjectedImages_PCA = [ProjectedImages_PCA temp];end%%%%%fisher分类器的设计方法%%%%%%%%%计算在特征空间里面每一个类的均值%%%%%m_PCA = mean(ProjectedImages_PCA,2) %特征空间总的均值m = zeros( Class_number, Class_number );Sw = zeros( Class_number, Class_number);Sb = zeros( Class_number, Class_number);for i = 1 : Class_numberm(:,i) =mean( ( ProjectedImages_PCA(:,((i-1)*Class_population+1):i*Class_popu lation) ), 2 )'; %每一类的样本分别求均值S = zeros(Class_number, Class_number);for j = ((i-1) * Class_population + 1) : ( i*Class_population ) S = S + ( ProjectedImages_PCA(:,j) - m(:,i)) * (ProjectedImages_PCA(:,j) - m(:,i))';endSw = Sw + S;Sb = Sb + (m(:,i) - m_PCA) * (m(:,i) - m_PCA)'end%%%%%%¼计算fisher判别准则，目标是获取最大类间离散度和最小类内离散度%%%%%% %%%%%%ÎÒÃǵÄÄ¿±êÊÇ£º»ñÈ¡×î´óÀà¼äÀëÉ¢¶ÈºÍ×îСµÄÀàÄÚÀëÉ¢¶È¡£[J_eig_vec, J_eig_val] = eig(Sb,Sw);J_eig_val = max(J_eig_val);J_eig_vec = fliplr(J_eig_vec);%%%%%%去除0特征根和排序for i = 1 : Class_number - 1V_Fisher(:,i) = J_eig_vec(:,i);%fisher判别法将N维映射到C-1维end%%%%%从fisher线性空间中提取图像%Yi = V_Fisher' * V_PCA' * (Ti - m_database)for i = 1: Class_number * Class_populationProjectedImages_Fisher(:,i) = V_Fisher' * ProjectedImages_PCA(:,i); end%由PCA过渡到FLD%img_fisher = w_fisher' * pca_img;%ProjectedImages_Fisher = V_Fisher' * ProjectedImages_PCA;3、第三部分：Recognition.mfunction OutputName = Recognition(TestImage, m_database, V_PCA, V_Fisher, ProjectedImages_Fisher, Class_number, Class_population)%函数描述：这个函数将源图像提取成特征脸，然后比较它们之间的欧几里得距离%输入量: TestImage ---测试样本的路径%%V_PCA --- (M*Nx(P-C)训练样本协方差的特征向量%V_Fisher --- ((P-C)x(C-1)) 最大的（C-1）维J = inv(Sw) * Sb的特征矩阵%ProjectedImages_Fisher --- ((C-1)xP)维训练样本，这些样本从fisher线性空间中提取%Class_number---类的数目%Class_population---每一类图像的数目%返回值：OutputName ---在训练样本中的被识别的图像的名字Train_Number = size(ProjectedImages_Fisher,2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%从测试样本中提取PCA特征%%%%%%%%%%%%%%%%%%% InputImage = imread(TestImage);temp = InputImage(:,:,1);[irow icol] = size(temp);InImage = reshape(temp',irow*icol,1);Difference = double(InImage)-m_database;ProjectedTestImage = V_Fisher' * V_PCA' * Difference; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算欧几里得几何距离%%%%%%%%%%%%%%%%Euc_dist = [];for i = 1 : Train_Numberq = ProjectedImages_Fisher(:,i);temp = ( norm( ProjectedTestImage - q ))^2 ;Euc_dist = [Euc_dist temp];endEuc_dist2 = [];for i=1 : Class_numberdist =mean(Euc_dist(((i-1)*Class_population+1):(i*Class_population)));Euc_dist2 = [Euc_dist2 dist];end[Euc_dist_min ,Recognized_index] = min(Euc_dist2);Recognized_index = (Recognized_index - 1) * Class_population + 1; OutputName = strcat(int2str(Recognized_index),'.pgm');。
模式识别技术在人脸识别中的应用
模式识别技术在人脸识别中的应用随着科技的不断进步，人脸识别技术已经成为越来越多领域的必备工具。
人脸识别技术利用模式识别来定位、提取人脸特征，进而识别人脸。
而模式识别技术则是对具有某种特征的模式进行自动识别的一种技术。
本文将从模式识别技术在人脸识别中的应用方面进行探讨。
第一部分：人脸识别技术简介人脸识别技术是一种以人脸图像为基础的生物识别技术，利用摄像机或者其他感应器对人脸进行采集，然后通过图像处理算法来提取图像中脸部的特征信息，最终与已知的人脸信息库中的数据进行比对来完成识别。
人脸识别技术的主要应用领域包括安防、门禁、身份验证等方面。
随着人工智能技术的发展，人脸识别技术越来越成熟，并迅速普及到了各行各业。
第二部分：模式识别技术的基本原理模式识别技术是一门交叉学科，涉及到数学、物理学、计算机科学、图像处理等多个领域。
它的基本原理是将待识别的模式转换成特征向量，并通过计算机算法进行分类判断。
在人脸识别中，模式识别技术可以根据特征值对人脸进行分类，然后利用分类结果进行人脸识别。
模式识别技术涉及的基本要素包括特征提取、分类准则和模式匹配。
特征提取是指从原始数据中提取与所需信息最相关的特征。
在人脸识别中，特征提取的目的是提取人脸图像中的关键特征。
通常情况下，人脸特征可以分为几何特征和纹理特征两种。
分类准则是用于判断不同特征之间的差异性。
对于人脸识别来说，分类准则可以将不同人脸的特征向量根据其差异进行分类判断。
模式匹配是将待识别的模式与已知模式的匹配，以判断两者的相似性。
在人脸识别中，模式匹配的目的是将采集到的人脸图像与已有的人脸信息库中的数据进行比对。
第三部分：模式识别技术在人脸识别中的应用模式识别技术在人脸识别中的应用主要表现在对人脸的特征提取、分类准则和模式匹配等方面。
特征提取方面，模式识别技术可以通过对人脸图像进行分析，提取出人脸的几何特征和纹理特征。
几何特征包括人脸的轮廓、鼻子、嘴巴、眼睛等部位的位置和大小关系；纹理特征包括皮肤颜色、斑点、酒窝等由像素构成的细节。
模式识别算法在人脸识别中的应用
模式识别算法在人脸识别中的应用近年来，随着科技的快速发展，人脸识别技术变得越来越成熟和普及。
人脸识别技术采取计算机视觉技术，通过训练模式识别算法，对人脸图像进行分析和比对，实现对人脸的自动识别和认证。
而模式识别算法作为人脸识别技术的核心，为人脸识别提供了更高的准确度和智能化的识别能力。
一、模式识别算法简介模式识别技术是人工智能领域中非常重要的技术之一，主要涉及到数据挖掘、大数据分析、计算机视觉、机器学习等众多领域。
模式识别算法是模式识别技术的重要组成部分，主要通过训练和学习收集到的数据信息，设计和构建适合实际应用的模型，实现数据的自动分类和识别。
在人脸识别技术中，常用的模式识别算法主要包括以下几种：1、人脸检测算法：目的是从图像中寻找和定位人脸，例如Haar特征、HOG特征、深度学习模型等。
2、人脸特征提取算法：目的是从人脸图像中提取有用的特征信息，例如LBP特征、SIFT特征、HOG特征等。
3、分类判别算法：目的是根据收集到的特征信息对人脸进行分类和识别，如SVM（支持向量机）、朴素贝叶斯、k-NN算法、深度学习模型等。
二、模式识别算法在人脸识别中的应用目前，人脸识别技术已经在多个领域得到了广泛应用，例如金融、安防、教育、医疗、交通等领域。
下面我们分别来介绍模式识别算法在这些领域中的应用情况。
1、金融领域应用：人脸识别技术通过实现对客户的身份识别和身份认证，加强了银行、证券、保险等金融机构对客户身份的核实和风险管理能力，提高了金融机构业务的安全性和高效性。
2、安防领域应用：人脸识别技术在安防领域的应用非常广泛，例如在宾馆、酒店、商场、机场等公共场所实现对人员的自动识别和监控，提高了安防管理的效率和安全性。
3、教育领域应用：人脸识别技术通过实现对学生的自动识别和考勤管理，提高了教育工作的科学性和实效性，加强了学校安全管理和课堂管理能力。
4、医疗领域应用：人脸识别技术通过实现对病患的自动识别和身份认证，提高了医疗机构的管理效率和服务水平，加强了病患信息的保密性和安全性。
模式识别技术在人脸识别系统中的应用
模式识别技术在人脸识别系统中的应用第一章：引言人脸识别技术随着计算机技术的进步，逐渐成为一种常见的生物识别技术，可用于安全门禁、视频监控、银行交易等领域，例如支付宝人脸支付，某些企业员工考勤系统，均采用人脸识别技术。
这种技术不仅具有高安全性、方便性等特点，而且可以自动识别，节省人工操作的时间和费用，大大提高了人们的生活质量和工作效率。
其中，模式识别技术在人脸识别系统中的应用占据着重要地位。
第二章：人脸识别技术的基础人脸识别技术的基础是人脸信息获取、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。
首先，通过摄像头等设备获取人脸照片或视频；然后，从照片或视频中提取出可用于识别的人脸特征；最后，将特征与数据库中已有的特征模板进行匹配或比对，以确定是否匹配成功。
第三章：模式识别技术在人脸识别系统的应用模式识别技术在人脸识别系统中的应用主要体现在人脸特征提取和人脸匹配两个方面。
1. 人脸特征提取常用的人脸特征提取方法包括主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）、局部二值模式（LBP）以及高斯混合模型（GMM）等。
这些方法的基本思想是对已知的人脸图像进行训练，提取出人脸的共性特征和差异特征，构建出特征模板，然后将要识别的人脸与这些模板进行比对，以找出相似程度最高的匹配模板。
2. 人脸匹配人脸匹配是人脸识别的关键步骤之一。
相似性度量方法是常用的人脸匹配方法，包括欧式距离、余弦距离、曼哈顿距离等。
这些方法的原理是计算待识别的人脸图像与特征模板之间的相似程度或距离，从而确定匹配度。
而在具体实现中，因为人脸图像存在着光照变化、表情变化、姿势变化等因素，因此需要采用多种模型和方法进行综合分析，以提高匹配准确率和鲁棒性。
第四章：案例分析1. 支付宝人脸支付支付宝人脸支付采用了深度学习算法进行人脸识别，能够自动识别人脸，并快速完成支付过程。
支付宝采用了人脸检测、对齐、特征提取、特征匹配和比对等多种技术，通过对大量真实数据的训练和优化，使得识别速度和准确度都有了很大的提升。
人脸识别的工作原理
人脸识别的工作原理
人脸识别的工作原理是通过计算机视觉技术和模式识别算法来识别和认证人脸。
它分为以下几个步骤：
1. 预处理：首先，摄像头或图像采集设备会捕捉到人脸图像，并进行预处理。
这可能包括去除图像中的噪声、提高图像质量等操作。
2. 人脸检测：接下来，系统会利用特定的算法在图像中定位和检测人脸的位置。
这可能涉及到检测面部特征、边缘、色彩或纹理等信息。
3. 特征提取：一旦检测到人脸，系统会对人脸图像进行特征提取。
这包括计算和提取人脸的特征点或特征向量，例如人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位。
4. 特征匹配：在提取出的特征点或特征向量上，系统会将其与已知的人脸模板进行比对。
这些模板通常存储在数据库中，是通过预先录入的人脸图像所建立的。
匹配可以使用各种算法，如基于统计的、基于机器学习的、神经网络等。
5. 决策：最后，系统会基于比对结果进行决策，判断是否识别成功。
如果匹配结果达到一定的阈值或相似度，那么系统将确认该人脸是已知人脸，否则认为是未知人脸。
需要注意的是，人脸识别系统在现实应用中还需要考虑光线、角度、表情、遮挡等因素对识别准确性的影响，并且要在大规
模人脸数据库中快速进行人脸比对。
因此，对于这些挑战，人脸识别系统通常使用更复杂的算法和技术来提高识别的准确性和鲁棒性。
模式识别技术在人脸识别中的应用
模式识别技术在人脸识别中的应用随着科技的不断发展，人脸识别技术逐渐成为了各行各业的热门话题。
无论是在安全领域还是商业领域，人脸识别技术都起到了举足轻重的作用。
而其中一个关键的技术就是模式识别技术。
本文将探讨模式识别技术在人脸识别中的应用，并分析其优势和挑战。
一、模式识别技术简介模式识别技术是一种能够从一系列的输入数据中寻找出特定模式的技术。
其核心思想是通过训练模型，使得系统能够自动识别和分类输入数据。
在人脸识别中，模式识别技术可以通过学习和识别人脸的独特特征，实现自动的人脸判别和识别。
二、人脸识别技术的应用场景1. 安全领域人脸识别技术在安全领域的应用广泛。
例如，在边境检查中，可通过人脸识别技术自动识别出该人是否在黑名单中。
此外，人脸识别技术还可以被应用在监控系统中，帮助监控员及时发现异常行为，提高安全性。
2. 商业领域人脸识别技术也在商业领域得到了广泛应用。
在零售业中，商家可以通过人脸识别技术识别顾客的性别、年龄等特征，并根据不同的人群推荐相应的产品。
此外，人脸识别技术还可以被应用在支付系统中，实现便捷的刷脸支付。
三、模式识别技术在人脸识别中的优势1. 高准确率模式识别技术能够通过大量的训练样本，学习人脸的特征，从而实现精准的人脸识别。
相比传统的人工判断，模式识别技术的准确率更高，可以更好地应对各种复杂情况。
2. 快速响应由于模式识别技术的高效性，人脸识别系统可以在短时间内完成人脸的识别和判别，大大加快了工作效率。
这在高流量场所，如机场、车站等，具有重要的应用价值。
3. 高度自动化模式识别技术的应用使得人脸识别系统可以实现高度自动化，减少了人力成本，并提高了工作效率。
无需人工干预，系统可以自动完成人脸的识别和判断。
四、模式识别技术在人脸识别中的挑战1. 多样性问题不同人之间的面部特征存在差异，如表情、角度、光线等因素的变化，都会对人脸识别系统的准确性产生影响。
如何在各种复杂情况下保持较高的识别准确率是一个亟待解决的问题。
图像处理与模式识别技术在人脸识别中的应用
图像处理与模式识别技术在人脸识别中的应用随着科技的不断发展，图像处理与模式识别技术在人工智能领域扮演着越来越重要的角色。
其中，人脸识别作为一项广泛应用于社会生活中的技术，其依赖于图像处理与模式识别技术的支持。
本文将探讨图像处理与模式识别技术在人脸识别中的应用，并介绍其在安全监控、金融服务、医疗领域等方面所取得的成果。
在安全监控方面，人脸识别技术通过图像处理与模式识别技术的支持，使得监控系统能够自动检测和识别人脸。
例如，在公共场所的视频监控中，通过采集摄像头所拍摄的人脸图像，系统能够实时判断是否匹配某一个特定的目标人物，从而提升了安全防控的能力。
此外，人脸识别技术还可以通过进行人脸特征提取，来判断是否存在异常行为，如判断是否戴着面具或戴着太阳镜等，进而提醒监控人员做出相应的处理。
在金融服务方面，人脸识别技术也得到了广泛应用。
例如，通过提供人脸识别系统，银行能够更加方便地验证客户的真实身份，从而提升了客户办理业务的效率和安全性。
此外，人脸识别技术还可以与传统密码支付方式相结合，实现更加便捷的身份验证，如通过面容支付等。
这些应用不仅提升了金融服务的便利性，也提高了对客户信息的保护。
另外，人脸识别技术在医疗领域也有着广泛的应用。
比如，在医院的门诊系统中，通过人脸识别技术，可以方便地识别患者的身份信息，并自动与电子病历进行关联，节省医生的工作时间，提高医疗服务的效率。
此外，人脸识别技术还可以应用于病房管理，通过识别护士和医生的身份，确保医疗服务的安全性，减少误诊和医疗纠纷的发生。
虽然图像处理与模式识别技术在人脸识别中已经取得了显著的成果，但仍然存在着一些挑战和亟待解决的问题。
首先，现有的人脸识别算法在光照、姿态、表情等方面的变化下依然存在一定程度的准确性问题，需要进一步提高算法的鲁棒性和准确性。
其次，随着人脸识别技术的普及和应用，隐私问题也日益引发关注。
如何在保证安全性的前提下保护个人隐私成为一个重要的研究方向。
图像处理与模式识别技术在人脸识别中的应用研究
图像处理与模式识别技术在人脸识别中的应用研究人脸识别作为一项重要的生物特征识别技术，已经被广泛应用于安全监控、身份验证和社交媒体等领域。
随着图像处理与模式识别技术的不断发展，人脸识别技术也在不断地提升其准确性和可靠性。
本文将对图像处理与模式识别技术在人脸识别中的应用进行研究和探讨。
一、图像处理技术在人脸识别中的应用图像处理技术是人脸识别中至关重要的一环。
通过对人脸图像进行预处理和特征提取，可以提高人脸识别系统的准确性和鲁棒性。
1.1 图像增强图像增强是一项常用的图像处理技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。
在人脸识别中，图像增强可以提升图像的对比度、清晰度和细节，并减少噪声的影响，从而更好地提取和匹配人脸特征。
1.2 人脸检测人脸检测是人脸识别中的首要步骤，其目的是在图像中准确地定位和提取出人脸区域。
常用的人脸检测算法包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
通过使用图像处理技术，可以进一步提高人脸检测算法的准确性和鲁棒性。
1.3 人脸对齐人脸对齐是将检测到的人脸图像进行规范化和标准化的过程，以便于后续的特征提取和匹配。
通过图像处理技术，可以将人脸图像中的眼睛、鼻尖和嘴巴等关键点对齐，从而提高人脸识别系统的准确性。
二、模式识别技术在人脸识别中的应用模式识别技术是人脸识别中的核心内容，通过学习和建模来识别和匹配人脸特征。
2.1 特征提取特征提取是人脸识别中必不可少的环节，其目的是将人脸图像转化为一组具有区分性的特征。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些模式识别技术可以通过对人脸图像进行降维和特征选择，进一步提取出区分度较高的人脸特征。
2.2 特征匹配特征匹配是人脸识别中的关键步骤，其目的是将待识别人脸特征与数据库中的样本进行比对和匹配。
通过模式识别技术，可以根据相似度度量或分类器判决来进行特征匹配，从而实现人脸识别的准确性和鲁棒性。
模式识别在人脸识别中的应用和挑战
模式识别在人脸识别中的应用和挑战人脸识别技术，作为一种基于模式识别的应用，已经广泛应用于各个领域，包括安全、身份认证、社交媒体等等。
本文将探讨模式识别在人脸识别中的应用和挑战。
一、人脸识别的应用领域1. 安全领域人脸识别技术在安全领域的应用非常广泛。
首先，它可以用于门禁系统，通过与事先录入的人脸信息进行比对，实现自动开锁或拒绝进入。
其次，人脸识别技术还可以用于公共场所的监控和安防系统，对于可疑人员进行实时检测和警告。
2. 身份认证传统的身份认证方式，如密码、指纹等，都有一定的弊端。
与这些方式相比，人脸识别技术具有更高的准确性和便利性。
无需额外的设备，只需在摄像头前进行扫描，就可以进行身份验证。
因此，许多企业和机构已经开始采用人脸识别技术来进行员工或用户的身份认证。
3. 社交媒体在社交媒体中，人脸识别技术可以用于自动标记照片中的人脸，方便用户进行照片的整理和管理。
此外，一些社交媒体平台还利用人脸识别技术来推荐相关的朋友和兴趣群组，提供更个性化的使用体验。
二、模式识别在人脸识别中的挑战1. 视频中的人脸识别相比静态图片，视频中的人脸识别面临更大的挑战。
视频中的人脸可能会因光照、角度和姿态的改变而产生很大的变化。
因此，如何在视频流中准确地检测和跟踪人脸是一个具有挑战性的问题。
2. 多样性的人脸表情人类面部表情的多样性增加了人脸识别系统的复杂性。
不同的表情可能会导致人脸的形状和纹理发生变化，从而影响识别的准确性。
因此，如何对不同表情下的人脸进行建模和匹配，仍然是一个值得研究的问题。
3. 跨年龄和跨种族的识别不同年龄段和不同种族的人脸在形状和纹理上存在差异。
跨年龄和跨种族的人脸识别是一个具有挑战性的任务，需要克服人脸外貌差异带来的问题，并保持较高的准确性。
4. 非理想环境下的人脸识别人脸识别系统通常是在非理想环境下操作的，如低光照、模糊图像等。
这些因素会降低识别系统的性能，增加错误识别的概率。
因此，如何提高在非理想环境下的人脸识别准确性，是一个亟待解决的问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1引言
模式识别就是机器识别,计算机识别或者机器自动识别，目的在于让机器自动识别事物，如手写数字的识别，智能交通管理信号的识别，文字识别，语音识别等。
模式识别这个学科的目的就是让机器能做人类能做的事情，具备人类所具有的对各种事物与现象进行分析，描述与判断的部分能力。
模式识别是直观的，无所不在。
人与动物具有模式识别的能力是非常平常的事情，但是对计算机来说实现模式识别是非常困难的。
让机器能够识别，分类需要研究识别的方法。
而模式识别可以概括为两个类型，一个是直接形象的，例如图片，相片，图案，字符图案等；另外的就是无知觉形象而只有数据或信号的波形，如语音，声音，心电图，地震波等。
人脸识别是目前模式识别领域中被广泛研究的热门课题，它在安全领域以及经济领域都有极其广泛的应用前景。
人脸识别就是采集人脸图像进行分析和处理, 从人脸图像中获取有效的识别信息, 用来进行人脸及身份鉴别的一门技术。
2算法介绍
2.1主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是经典的特征维数压缩算法。
设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析。
在多特征的研究中，往往由于特征个数太多，且彼此之间存在着一定的相关性使问题复杂。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。
如果一个多元数据集能够在一个高维数据空间坐标系中被显现出来，那么PCA就能够提供一幅比较低维度的图像，这幅图像即为在讯息最多的点上原对象的一个‘投影’。
这样就可以利用少量的主成分使得数据的维度降低了。
2.2奇异值分解
设A是一秩为r的n r
⨯维矩阵，则存在两个正交矩
阵：
011
[,,]n r
r
U u u u⨯
-
=∈ℜ
，T
U U I
=；
01
[,1,,]r r
r
V v v v⨯
-
=∈ℜ
，T V V I
=；以及对角阵：011
[,,,]r r
r
diagλλλ⨯
-
Λ=∈ℜ
，且
011r
λλλ
-
≥≥≥
满足
1
2T
A U V
=Λ，其中：()
0,1,,1
i
i r
λ=-
为矩阵T
AA和T A A的非零特征值，
i
u和
i
v分别为T
AA和T
A A对应于
i
λ的特征向量。
上述分解成为矩阵A的奇异
A的奇异值。
这种分解方法可以通过计算较低维矩阵的特征值和特征向量而间接求出较高维矩阵的特征值和特征向量。
因此，奇异值分解可以用于解决特征维数比样本数目多的情况下的PCA算法。
2.3基于PCA算法的人脸图像的特征提取
一个m×n 的二维脸部图片将其按列首位相连，可以看成是m×n 的一个一维向量。
ORL 人脸
数据库中每张人脸图片大小是92×112，它可以看
成是一个10304 维的向量，也可以看成是一个10304 维空间中一点。
图片映射到这个巨大的空间后，由
于人脸的构造相对来说比较接近，因此可以用一个
相应的低维子空间来表示。
我们把这个子空间叫做
“脸空间”。
PCA 的主要思想就是找到能够最好地
说明图片在图片空间中的分布情况的那些向量，这
些向量能够定义“脸空间”。
每个向量的长度为m
×n，描述一张m×n 的图片，并且是原始脸部图片
的一个线性组合，称为“特征脸”。
对于一副m×n 的人脸图像，将其每列相连构成一个大小为D=m×n 维的列向量。
D 就是人脸图像的维数，也即是图像
空间的维数。
设N 是训练样本的数目；表示第j 幅
人脸图像形成的人脸向量；为训练样本的平均图像向量，则所需样本的协方差矩阵为：
()()
1
N T
r j j
j
S x u x u
=
=--
∑
2013年《模式识别》课程论文
《模式识别》课程论文人脸识别
姓名
摘要: 本文在MATLAB环境下，取ORL人脸数据库的部分人脸样本集，基于PCA方法提取人脸特征，形成特征脸空间，然后将每个人脸样本投影到该空间得到一投影系数向量，该投影系数向量在一个低维空间表述了一个人脸样本，这样就得到了训练样本集。
同时将另一部分ORL人脸数据库的人脸作同样处理得到测试样本集。
然后，根据欧几里得距离判据进行人脸图像的匹配识别。
关键词: PCA 人脸识别
1
1N
j j u x N
==
∑
令A=1x u - 2x u - … N x u -]，则有
T r S AA =，其维数为D*D 。
根据K-L 变换原理，需要求得的新坐标系由矩阵T AA 的非零特征值所对应得特征向量组成。
直接计算的计算量比较大，所以采用奇异值分解（SVD ）定理，通过求解T A A 的特征值和特征向量来获得T AA 的特征值和特征向量。
依据SVD 定理， 令()1,2,i l i r = 为矩阵T AA 的r 个非零特征值，
i v 为T A A 对应于i l 的特征向量。
由于特征值越大，
与之对应的特征向量对图像识别的贡献越大，为此将特征值按大小排列，依照公式
11min 0.9,k i i r k
i i l p k r l ==⎧⎫
⎪⎪⎪⎪
=≥≤⎨⎬⎪⎪⎪⎪⎩⎭
∑∑
选取前p 个特征值对应的特征向量，构成了降维后的特征脸子空间。
则T
AA 的正交归一特征向量i
u
为：()1,2,,i i u Av i p =
= 则特征脸空间为：12[,,]P W u u u =
将训练样本y 投影到“特征脸”空间W ，得到一组投影向量T
Y W y =，构成人脸识别的训练样本数据库。
3 实验结果与分析
3.1 数据库介绍
实验时人脸图像取自英国剑桥大学的ORL 人脸数据
库，ORL 数据库由40个人组成，每个人有10幅不同的图像，每幅图像是一个92×112像素、256级的灰度图，他们是在不同时间、光照略有变化、不同表情以及不同脸部细节下获取的。
3.2 实验设计
在ORL 数据库中，取每人前5幅图像用于训练样本，后5幅图像用于测试样本，分别存放于训练样本数据库“TrainDatabase ”、测试样本数据库“TestDatabase ”。
在MATLAB 中分别编写主程序、用于将训练样本中的二维图像转换成一维列向量的GreatDatabase 函数、用于计算各张人脸中最明显特征的EigenfaceCore 函数、用于识别测试样本中的人脸图像的Recognition 函数。
3.3 实验结果
在MATLAB 中运行程序得到的结果如图1所示。
给出测试样本，都能给出正确的匹配。
图 1. 几组测试人脸的匹配结果
3.4 结果分析
从实验所得出的图中可以看出，应用PCA 和欧几里得判据能够准确的根据训练样本中的人脸识别测试样本中的人脸。
同时，也可以看到这种方法计算量较大、存储量较大，不适用于大型的人脸数据库。
4 结束语
本文应用PCA 和欧几里得距离判据，较好的完成了对ORL 数据库中的人脸的识别，本文中所用的方法对于现实中的人脸识别有一定的引导作用，可以用于相关模式识别系统的设计。
致谢
本次课程论文的完成，离不开老师的指导，和同学的帮助，在此，对所有帮助过我的人表示衷心感谢。
参考文献
[1] 边肇祺，张学工等. 模式识别, 第二版. 清华大学出版社,
2000.
[2] R.O.Duda ，P.E.Hart and D.G.Stork ，Pattern Classification ，
New York ，2001. [3] 张尧庭，方开泰. 多元统计分析引论. 科学出版社，1982.。