中科院模式识别大作业——人脸识别
2021高三作文“人脸识别技术”原题解析及优秀范文
2021高三作文“人脸识别技术”原题解析及优秀范文原题呈现阅读下面的材料,根据要求写作。
(60分)对于人脸识别技术,有人说,人脸识别技术被越来越广泛地运用到人们的日常生活中,给社会带来很多便利;也有人认为,人脸信息会侵犯人们的隐私权,人脸识别技术的运用要有明确的边界;也有人说刷脸越来越多,消费者要有能够说不的权利……对此,文德中学准备召开一次讨论会,让参与讨论的学生发表自己的看法。
请结合材料内容,以参加讨论会的学生的身份写一篇发言稿,阐述你的观点与思考。
要求:自拟题目,自选角度,确定立意;不要套作,不得抄袭;不得泄露个人信息;不少于800字。
【参考立意】可以从给出的三种看法中任选一种,也可以辩证论述人脸识别的利弊等。
具体的立意可以有:防范人脸识别滥用,该建个人信息保护制度:对人脸识别没必要“谈虎色变”:人脸识别无所不在,如何拯救我们的隐私:保护隐私权人脸识别应明确边界;人脸识别技术应用须保障用户信息安全:人脸识别滥用。
让我们的安全感无处安放。
优秀范文1“用脸”方便有余,“识别”安全为患各位老师、同学:大家好,(发言稿格式准确无误:对象+问好)我是X班的XX。
很高兴能参加这次讨论会。
(原题没有要求,不需要杜撰一个人名,可以写成:很荣幸作为···学校的学生代表在此演讲)与各位老师、同学一起探讨关于“人脸识别”的问题。
科技发展日新月异,识别方式层出不穷。
从最初的人工识别到如今的电子识别系统,除了二维码,人脸识别也成为了当今社会的识别方式之一。
当“靠脸吃饭”不再是玩笑,我们的隐私保障也许就成为了玩笑。
依我之见,“用脸”虽然方便有余,但人脸识别依然存在着安全隐患。
(开篇明宗,照应题目,中心明确)技术不成熟,安全难保证。
人脸识别,顾名思义采用新的科学技术识别人脸,从而进行支付、打卡等日常行为。
要知道,人脸识别是最新诞生的科技成果之一,技术还未完全成熟,后续各方保障也还未到位。
电影《碟中谍》中,主角用硅胶制作3D面具混过了人脸识别安全系统,而现实中,美国加州某团队以同样的方式,成功在亚洲的商场欺骗了支付宝与微信的人脸识别支付程序。
人脸识别技术大总结
人脸识别技术大总结各位读友大家好,此文档由网络收集而来,欢迎您下载,谢谢是XX最新发布的《人脸识别技术大总结》的详细范文参考文章,觉得应该跟大家分享,这里给大家转摘到XX。
篇一:人脸识别技术的主要研究方法1、绪论人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。
人脸识别是一种重要的生物特征识别技术,应用非常广泛。
与其它身份识别方法相比,人脸识别具有直接、友好和方便等特点,因而,人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值,而且在模式识别中具有重要的理论意义,目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。
本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。
关键词:人脸识别2、人脸识别技术的主要研究方法目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多,常用的方法有:基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。
人脸识别流程图如图2.1所示:图2.1人脸识别流程图3、基于几何特征的人脸识别方法基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法,由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设:人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性,如形状、肤色、纹理、边缘信息等。
基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征,并利用这些特征来定位入脸。
这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高,对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。
但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子,因此,这类方法对图像质量要求较高,对光照和背景等有较高的要求,因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘,从而影响算法的有效性。
模板匹配算法首先需要人TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板),思想汇报专题然后在检测人脸时,计算输入图像与模板之间的相关值,这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述,最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。
模式识别的应用实例
模式识别的应用实例模式识别的应用实例:人脸识别技术在安全监控中的应用引言:随着科技的不断进步,模式识别技术在各个领域得到了广泛的应用,其中人脸识别技术作为一种非常重要的模式识别技术,正逐渐渗透到我们的日常生活中。
本文将重点介绍人脸识别技术在安全监控领域的应用,探讨其实际应用价值和存在的挑战。
一、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和识别的技术。
其基本原理是通过摄像头采集人脸图像,然后使用图像处理和模式识别算法对图像进行处理和分析,提取出人脸的特征信息,再与事先建立的人脸库进行比对,最终确定身份。
二、人脸识别技术在安全监控中的应用1. 出入口管理人脸识别技术可以应用于大型企事业单位的门禁系统中,通过将人脸识别设备与门禁系统相结合,实现对人员进出的严格管理。
只有事先注册过的人员才能被识别通过,从而有效防止陌生人进入。
此外,人脸识别技术还可以与身份证信息进行对比,确保所呈现的人脸与身份证信息一致,增加门禁系统的安全性。
2. 监控系统人脸识别技术在监控系统中的应用也十分广泛。
通过在监控摄像头上加装人脸识别设备,可以实时对监控区域内的人脸进行识别。
一旦出现异常情况,如陌生人进入、重点人员出现等,系统可以即时报警,提高监控系统的响应速度和准确性。
3. 公共安全人脸识别技术在公共安全领域的应用也非常重要。
例如,在机场、车站等交通枢纽站点,可以通过人脸识别技术对旅客进行身份验证,提高安检效率和准确性。
同时,人脸识别技术还可以应用于警务系统中,通过对犯罪嫌疑人的人脸进行识别,加快破案进度。
三、人脸识别技术在安全监控中的优势1. 高度准确人脸识别技术具有高度准确性,能够对人脸图像进行精确的分析和识别。
相比传统的安全监控手段,如刷卡、密码等,人脸识别技术更加安全可靠。
2. 高效便捷人脸识别技术的识别速度快,可以实现实时的人脸识别和比对,大大提高了安全监控系统的效率和便捷性。
不需要额外的操作,只需正常行走,即可完成识别。
人脸识别
人脸识别项目一、目的用有监督学习机制设计并实现模式识别方法,用于进行人脸面部特征识别,如性别(男性、女性)、年龄(儿童、青少年、成年、老年)、佩戴眼镜(是、否)、戴帽子(是、否)、表情(微笑、严肃)等。
二、内容人脸识别是模式识别的一个重要的应用领域。
其识别过程包括:特征提取与选取、分类(包括训练与测试)、分类器性能评估。
三、数据四个文本文件:faceR: 训练数据,100个属性(其中第一个属性是编号,其余99个是本征脸(eigenface) 属性参数,共2000个人脸的数据。
faceS: 测试数据,100个属性(其中第一个属性是编号,其余99个是本征脸(eigenface) 属性参数,共2000个人脸的数据。
faceDR: 对faceR文件中的每一个人脸数据的说明。
faceDS: 对faceS文件中的每一个人脸数据的说明。
提示:由于数据是真实数据,会有以下情况:1)有缺失数据(如1228, 1808, 4056, 4135, 4136, and 5004),建议将有缺失数据的人脸记录不予考虑2)有错误数据,建议对有错误的人脸记录不予考虑原始数据:各个人脸的原始图象数据在目录rawdata中四、要求1)将数据导入MATLAB2)确定分类的目标(可以是下面的一个目标,或多个目标的组合)a)性别(男性、女性)b)年龄(儿童、青少年、成年、老年)c)佩戴眼镜(是、否)d)戴帽子(是、否)e)表情(微笑、严肃)等。
3)选用一种分类算法(距离分类器、Bayes分类器、SVM、ANN 或Decision Trees),先用faceR中的数据对分类器进行训练,然后用faceS中的数据对训练好的分类器的性能(分类准确率)作出评估。
当然,有些分类算法需要验证数据,可以根据需要从faceR或faceS中随机抽取验证数据,验证数据的数据量应该不少于500个人脸记录。
4)用MATLAB编程实现模式识别的整个过程(可以直接调用相关的函数)。
人脸识别实验报告
人脸识别实验报告摘要:本实验通过使用人脸识别技术,对一组测试样本进行分类和识别。
首先,通过使用PCA降维算法对输入的人脸图像进行特征提取,然后使用支持向量机(SVM)分类算法进行分类。
实验结果表明,人脸识别技术在分类和识别方面取得了较好的效果。
一、引言人脸识别技术是一种将图像处理、模式识别和机器学习等方法相结合的多学科交叉技术。
它广泛应用于安全监控、人机交互、社交网络等领域,拥有广阔的应用前景。
本实验旨在研究人脸识别技术,并通过实验验证其分类和识别效果。
二、实验方法1.数据集准备:从公开数据集中选择合适的人脸图像作为训练集和测试集。
要求数据集包含不同人物的正面人脸图像,并且以文件夹形式存储。
2.数据预处理:读取训练集的人脸图像,将其转换为灰度图像,并进行直方图均衡化处理,增强图像质量。
3.特征提取:使用主成分分析(PCA)算法对图像进行特征提取。
首先,将每个图像的像素矩阵转换为一维向量,然后计算协方差矩阵。
接下来,通过对协方差矩阵进行特征值分解,得到特征值和特征向量。
最后,根据特征向量的重要程度,选择前n个主成分作为图像的特征。
4.分类算法:使用支持向量机(SVM)算法进行分类。
将提取的人脸特征向量作为输入样本,通过训练SVM模型,实现对人脸图像的分类和识别。
5.实验评价:使用测试集对分类和识别效果进行评价。
计算分类精度、召回率和F1值等指标,并绘制ROC曲线,分析模型的性能。
三、实验结果与分析实验结果显示,经过训练和测试,人脸识别模型的分类精度达到了90%以上,召回率和F1值也较高。
同时,根据绘制的ROC曲线可知,模型的性能相对稳定,具有较好的鲁棒性。
四、实验总结通过本实验,我们深入了解了人脸识别技术,并验证了其在分类和识别方面的效果。
实验结果表明,人脸识别技术具有较好的应用潜力,可以在实际场景中得到广泛应用。
然而,本实验还存在一些不足之处。
首先,使用的数据集规模较小,可能会对模型的训练和泛化能力产生影响。
人脸识别技术
东北石油大学人脸识别技术题目:浅谈人脸识别专业:计算机科学与技术班级:计科09-7 学号:090702140715 姓名:陈晨浅谈人脸识别在2008年的北京奥运会开幕式上,由中科院研究的人脸识别系统成功的得到应用为奥运期间的安全提供了一个快速高效的防范系统,同时也让人们见识了人脸识别,人脸识别技术相对于指纹识别、虹膜识别、掌纹识别、声音识别、静脉识别、步态识别研究起来更难更复杂,但是由于它的自然性和不被被测个体觉察的的优势吸引了一大批科学家进行研究,都目前为止也取得了一定的成绩。
下面是我对人脸识别技术简单的了解。
人脸识别,特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,人脸追踪侦测,自动调整影像放大,夜间红外侦测,自动调整曝光强度;它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。
一、人脸识别技术基本介绍人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图象或者视频流。
首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。
并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等,相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别,也可以进行语音内容的识别,只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
二、人脸识别的研究范围“人脸识别(Face Recognition)”的研究范围广义上讲大致包括以下5个方面的内容1、人脸检测(Face Detection):即从各种不同的背景条件下检测出人脸的存在并确定其位置.这一任务主要受光照、噪声、面部倾斜度以及各种各样遮挡的影响.2、人脸表征(Face Representation):即采取某种表示方式表示检测出的人脸和数据的已知人脸.通常的表示法包括几何特征(如欧氏距离、曲率、角度)、代数特征(如矩阵特征矢量)、固定特征模板、特征脸、云纹图等.3、人脸鉴别(Face Identification)(通常所说的“人脸识别”):即将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较,得出相关信息.这一过程的核心是选择适当的人脸的表征方式与匹配策略,系统的构造与人脸的表征方式密切相关.4、表情/姿态分析(Expression/Gesture Analysis):即对待识别人脸的表情或姿态信息进行分析,并对其加以归类.5、生理分类(Physical Classification):即对待识别人脸的生理特征进行分析,得出其年龄、性别等相关信息。
《慧眼识人——揭秘人脸识别技术》 导学案
《慧眼识人——揭秘人脸识别技术》导学案一、学习目标1、了解人脸识别技术的定义、发展历程和应用领域。
2、掌握人脸识别技术的工作原理和关键技术。
3、分析人脸识别技术的优势和局限性。
4、探讨人脸识别技术带来的社会影响和伦理问题。
二、学习重难点1、重点(1)人脸识别技术的工作原理和关键技术。
(2)人脸识别技术的优势和应用场景。
2、难点(1)如何理解人脸识别技术中的复杂算法和数学模型。
(2)对人脸识别技术所引发的社会伦理问题的深入思考。
三、知识链接1、计算机视觉:是一门研究如何使计算机从图像或视频中获取信息和理解的科学。
2、模式识别:是对数据进行分类和识别的一种方法。
四、学习过程(一)导入在日常生活中,我们经常会用到人脸识别技术,比如手机解锁、刷脸支付、门禁系统等。
那么,人脸识别技术到底是如何实现的呢?它又有哪些神奇之处呢?让我们一起来揭开它的神秘面纱。
(二)人脸识别技术的定义和发展历程1、定义人脸识别技术是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。
它通过采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。
2、发展历程人脸识别技术的发展可以追溯到 20 世纪 60 年代。
早期的研究主要集中在基于面部几何特征的识别方法上,但由于这些方法受光照、姿态等因素的影响较大,识别效果并不理想。
随着计算机技术和图像处理技术的不断发展,人脸识别技术逐渐从基于几何特征的方法转向基于模板匹配和特征提取的方法。
20 世纪 90 年代以来,基于深度学习的人脸识别技术取得了重大突破,大大提高了识别的准确率和鲁棒性。
(三)人脸识别技术的工作原理1、图像采集通过摄像头等设备采集含有人脸的图像或视频流。
2、人脸检测在采集到的图像或视频流中,检测出人脸的位置和大小。
这通常需要使用一些图像处理算法,如肤色检测、边缘检测等。
3、特征提取从检测到的人脸图像中提取出具有代表性的特征,这些特征可以是人脸的几何形状、纹理、颜色等。
模式识别人工智能论文【范本模板】
浅谈人工智能与模式识别的应用一、引言随着计算机应用范围不断的拓宽,我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”,诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息,这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造.但是从一般的意义上来讲,当前的计算机都无法直接感知这些信息,而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。
虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题,但是仍然存在着识别技术不高,不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。
这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下,成为计算机应用发展的瓶颈。
这时,能够提高计算机外部感知能力的学科—-模式识别应运而生,并得到了快速的发展,同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。
人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息,可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。
近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能:如手机中的指纹识别解锁功能;眼球识别解锁技术;手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等.这些功能看起来纷繁复杂,但如果需要一个概括的话,可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分.它探讨的是计算机模式识别系统的建立,通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知,从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号.二、人工智能和模式识别(一)人工智能。
人工智能(Artificial Intelligence),是相对与人的自然智能而言的,它是指采用人工的方法及技术,对人工智能进行模仿、延伸及扩展,进而实现“机器思维"式的人工智能.简而言之,人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型,其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想,甚至是决策能力的计算机系统,快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。
从本质上来讲,人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。
(二)模式识别。
人脸识别毕业设计论文
人脸识别毕业设计论文人脸识别毕业设计论文人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和识别的技术。
随着科技的不断进步,人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用,如安全监控、人脸支付、智能手机解锁等。
本文将探讨人脸识别技术的原理、应用以及未来发展方向。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术的原理主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。
首先,系统需要通过摄像头等设备检测到人脸区域,并将其与背景进行分离。
然后,通过特征提取算法,将人脸图像转化为数字特征向量,以便后续的比对。
最后,通过与数据库中的特征向量进行匹配,确定输入人脸的身份。
二、人脸识别技术的应用1. 安全监控领域人脸识别技术在安全监控领域发挥着重要作用。
传统的监控摄像头只能提供实时影像,但无法对监控区域进行有效的识别和分析。
而引入人脸识别技术后,监控系统可以自动识别出陌生人、犯罪嫌疑人等,并及时报警。
这种技术的应用可以大大提高安全监控的效率和准确性。
2. 人脸支付领域随着移动支付的普及,人脸支付成为一种便捷的支付方式。
通过人脸识别技术,用户可以在手机上进行人脸扫描,完成支付过程。
相比传统的密码支付方式,人脸支付更加安全和便利,无需记忆复杂的密码,同时也减少了密码被盗用的风险。
3. 智能手机解锁领域人脸识别技术也广泛应用于智能手机解锁。
用户只需将手机对准自己的脸部,系统便可通过人脸识别技术判断是否解锁。
相比传统的密码解锁方式,人脸解锁更加方便快捷,同时也提高了手机的安全性。
三、人脸识别技术的挑战与未来发展虽然人脸识别技术在各个领域取得了显著的应用效果,但仍然存在一些挑战。
首先,光线、角度、表情等因素对人脸识别的准确性有一定影响,需要进一步改进算法以提高识别率。
其次,隐私问题也是人脸识别技术面临的一大挑战。
人脸图像的采集和存储可能涉及个人隐私,需要加强数据保护和合规管理。
未来,人脸识别技术仍有很大的发展空间。
一方面,随着硬件设备的不断升级,如高清摄像头、深度摄像头等,人脸图像的采集质量将得到提高,进而提高人脸识别的准确性。
人脸识别实训报告
一、实训背景随着计算机视觉和人工智能技术的飞速发展,人脸识别技术已经广泛应用于安防、支付、门禁等领域。
为了提高学生对人脸识别技术的理解与应用能力,我们开展了为期一个月的人脸识别实训课程。
本次实训旨在让学生了解人脸识别的基本原理、常用算法,并能够将人脸识别技术应用于实际项目中。
二、实训内容1. 人脸识别技术概述首先,我们对人脸识别技术进行了简要的介绍,包括人脸识别的发展历程、基本分类以及应用领域。
人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸比对三个环节。
2. 人脸检测人脸检测是人脸识别的基础,其目的是从图像中定位人脸的位置。
在实训中,我们学习了基于Haar特征的Adaboost算法和基于深度学习的卷积神经网络(CNN)进行人脸检测。
通过实验,掌握了使用OpenCV库进行人脸检测的方法。
3. 人脸特征提取人脸特征提取是将人脸图像转化为可以用于识别的特征向量。
在实训中,我们学习了基于局部二值模式(LBP)特征、局部二值模式直方图(LBPH)特征以及深度学习(如VGGFace)提取人脸特征的方法。
通过实验,掌握了不同特征提取方法的应用。
4. 人脸比对人脸比对是将待识别的人脸与数据库中的人脸进行相似度比较,从而实现人脸识别。
在实训中,我们学习了基于距离度量(如欧氏距离、余弦相似度)的人脸比对方法。
通过实验,掌握了OpenCV库中的人脸比对函数的使用。
5. 人脸识别项目实战为了让学生更好地将所学知识应用于实际项目,我们选择了一个人脸识别门禁系统项目进行实战。
在项目中,我们需要完成以下任务:(1)采集人脸图像数据:从网上下载公开的人脸数据集,并进行预处理,如归一化、裁剪等。
(2)训练人脸识别模型:使用训练集数据训练人脸识别模型,包括人脸检测、特征提取和人脸比对。
(3)测试模型性能:使用测试集数据评估人脸识别模型的准确率、召回率等指标。
(4)构建门禁系统:使用训练好的模型构建门禁系统,实现人脸识别、权限控制等功能。
人脸识别文档
人脸识别介绍人脸识别是一种通过分析和识别人脸上的特征,来确定一个人的身份的技术。
它在现代生活中起着重要的作用,被广泛应用在各行各业中,如安全监控、人脸解锁、身份验证等等。
人脸识别技术的发展,极大地改变了人们的生活方式,并且在不断地进化和发展中。
工作原理人脸识别技术使用摄像头或图像采集设备捕捉到人脸图像后,经过一系列的图像处理和特征提取的算法来提取人脸上的特征点,例如眼睛的位置、嘴巴的形状等。
然后,这些提取到的特征点与预先存储在系统中的人脸特征库进行比对,以确定身份的准确性。
人脸识别技术的工作原理可以大致分为以下几个步骤: 1.图像采集:通过摄像头或图像采集设备获取人脸图像。
2. 预处理:对人脸图像进行预处理,包括图像尺寸调整、光照处理、质量控制等,以便于后续的特征提取和比对。
3. 特征提取:通过一系列算法,从人脸图像中提取出人脸的关键特征点,例如眼睛的位置、嘴巴的形状等。
4. 特征比对:将提取到的人脸特征与存储在系统中的人脸特征库进行比对,以确定身份的准确性。
5. 决策:根据比对结果,系统会给出一个决策结果,可以是认证通过或者认证失败。
应用领域人脸识别技术在现代生活中被广泛应用于各行各业,以下是一些主要的应用领域:安全监控人脸识别技术在安全监控领域扮演者重要的角色。
无论是在公共场所还是在企业内部,人脸识别技术可以通过实时监测和识别陌生人的身份来保护安全。
例如,在机场、车站等公共交通场所,可以利用人脸识别技术快速识别出潜在的恐怖分子或者犯罪嫌疑人。
人脸解锁人脸识别技术已经成为手机和电脑等设备中常见的解锁方式之一。
通过将用户的面部信息与设备中存储的人脸特征库进行比对,可以实现快速而安全的设备解锁。
身份验证人脸识别技术在身份验证方面也有广泛的应用。
例如,银行可以通过人脸识别技术来验证客户的身份,提高交易的安全性和便捷性。
另外,一些企业也使用人脸识别技术来进行员工的考勤和门禁管理。
社交媒体一些社交媒体平台也开始使用人脸识别技术。
模式识别国家重点实验室
模式识别国家重点实验室模式识别国家重点实验室是中科院自动化研究所下属的一个重点实验室,主要致力于探索和研究模式识别领域的前沿科技和技术应用。
以下是对该实验室的一些介绍和研究内容的说明。
模式识别国家重点实验室成立于1978年,目前已经发展成为中国国内模式识别领域最具影响力的研究机构之一、实验室致力于模式识别领域的基础理论研究、技术创新和应用推广,为国家经济建设和科技发展提供支撑服务。
实验室的研究内容主要包括图像识别、语音识别、生物特征识别、人脸识别、物体识别等方面。
图像识别方面,研究人员致力于开发新的图像特征提取算法,改进图像匹配和分类方法以及图像内容理解等关键技术。
在语音识别方面,通过深入研究声学建模和语言模型等技术,提高语音识别系统的准确率和稳定性。
研究生物特征识别,实验室关注于指纹识别、虹膜识别、声纹识别等技术的研究和应用。
人脸识别是实验室的重点研究方向之一,研究人员致力于提高人脸检测和识别的准确度,改进人脸活体检测技术,提升系统的鲁棒性和性能。
在物体识别方面,实验室研究人员开发了一系列图像和视频物体识别的方法,包括基于特征提取和机器学习的方法以及基于深度学习的方法。
实验室的研究成果在国内外学术界产生了广泛的影响力,并得到了业界的认可和应用。
实验室的研究人员积极参与国际会议和论文发表,与国内外知名高校和研究机构开展合作研究,促进学科交流和技术创新。
模式识别国家重点实验室重视人才培养和团队建设,拥有一支高效、专业的研究团队。
团队成员包括国内外知名的学术带头人、优秀的青年学者以及博士后等。
实验室提供良好的研究环境和条件,支持研究人员进行创新研究,并通过研究项目和科技成果转化等方式为团队成员提供良好的职业发展机会。
总之,模式识别国家重点实验室作为中科院自动化研究所的重点实验室,在模式识别领域的研究方向上积极探索,不断创新,取得了一系列重要研究成果,为国内相关行业的发展和社会进步做出了积极贡献。
模式识别-人脸识别
基于BP神经网络和k-近邻综合决策法的人脸识别matlab实现高海南31100380111 人脸识别原理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。
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。
然后基于BP 神经网络算法和k-近邻算法进行综合决策对待识别的人脸进行分类。
该方法的识别率比单独的BP神经网络算法和k-近邻法有一定的提高。
1.1 ORL人脸数据库简介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。
如图1所示。
图1 ORL人脸数据库1.2 基于PCA 的人脸图像的特征提取PCA 法是模式识别中的一种行之有效的特征提取方法。
在人脸识别研究中, 可以将该方法用于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”。
人脸识别的毕业论文
学号:3081818211题目类型:论文(设计、论文、报告)西安电子科技大学GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY本科毕业设计(论文)题目:人脸检测技术研究及MATLAB实现学院:信息科学与工程学院专业(方向):电子信息工程班级:电信08-2班学生:许文强指导教师:蒋中正2012 年 5 月 20 日摘要人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题,它应用于现实生活中的各个领域,如公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等。
基于视频的人脸检测属于动态检测,方法是先提取视频文件的帧,然后再对帧(图像)进行人脸检测,利用肤色特征的检测算法先对图像(帧)进行处理,然后建模,运用适当的算法把人脸检测出来,运用该方法完成了视频之中的的人脸检测。
本文采用MATLAB软件进行仿真,包括实现提取视频文件的帧,对输入图像检测有人脸(如果存在)的位置,大小和位姿,程序运行结果基本实现了上述功能。
关键词:人脸检测;视频检测;肤色特征Research of Face Detection and Implementation of Matlab Student: xu wenqiang Teacher:jiang zhong zhengAbstract:Face detection is very important and practical research topic in the visual field,it is applied to many areas in our lives Such as public security, finance, network security, property management and attendance, Based on the video's face detection is dynamic detection ,The idea is to extract video file frame, then as the image face to detectionUse the skin color characteristics of the detection algorithm , first to do processing testing, Then e appropriate algorithm, the face detection out.By using this method the video to finish face detection. this paper, we also use Matlab software simulationIncluding realize The input image for face detection, Video file frame extraction then That is to make sure that there is an image input face (if present) of location, size and posture of the process.To run the program results basically achieved the functionKey Words:Face Detection;Video Detection;Skin color characteristics目次摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1论文的研究历史背景及目的 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3论文的主要内容安排 (3)2 人脸检测及其算法简介 (5)2.1人脸检测介绍 (5)2.2人脸检测的常用方法 (5)2.2.1基于特征的人脸检测方法 (5)2.2.2模块匹配法的人脸检测 (6)2.2.3基于adaboost算法的人脸检测方法 (7)3 基于视频的人脸检测研究及其实现 (8)3.1 MATLAB图像处理工具箱中的视频操作 (8)3.2提取AVI视频文件的帧 (9)3.3对图像进行肤色特征的人脸检测 (11)3.3.1色彩空间及其内容介绍 (11)3.3.2对图像进行预处理 (11)3.3.3对人脸肤色进行建模 (13)3.3.4 检测人脸区域的选定 (14)3.4图像向AVI视频文件的转换 (16)4 人脸检测在MATLAB软件下仿真实现 (18)4.1设计条件 (18)4.2设计流程 (18)4.4.1基于视频的人脸检测的总设计模块图 (18)4.4.2对图像进行人脸检测具体框图 (19)4.3人脸检测的MATLAB实现 (19)4.3.1人脸检测运行结果 (19)4.3.2人脸检测结果分析 (21)5 结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)附录 (25)1 绪论当前,人脸检测越来越受到大家的关注,它作为生物特征识别中一个非常重要的一个分支,已成为计算机视觉与模式识别领域中非常活跃的一个研究领域。
人脸识别训练实验报告
一、实验背景随着人工智能技术的飞速发展,人脸识别技术作为生物识别领域的重要分支,已广泛应用于安防监控、智能门禁、手机解锁等领域。
本实验旨在通过人脸识别技术,实现对人脸图像的自动识别与分类,并验证所采用算法的有效性。
二、实验目的1. 熟悉人脸识别技术的基本原理和流程。
2. 掌握人脸图像预处理、特征提取和分类的方法。
3. 评估不同人脸识别算法的性能,并选择最优算法。
4. 实现人脸识别系统的搭建和测试。
三、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3. 依赖库:OpenCV、dlib、scikit-learn4. 数据集:LFW(Labeled Faces in the Wild)人脸数据集四、实验步骤1. 数据集准备从LFW数据集中选取一定数量的人脸图像,并将其分为训练集和测试集。
其中,训练集用于训练人脸识别模型,测试集用于评估模型性能。
2. 人脸图像预处理对人脸图像进行预处理,包括人脸检测、图像归一化、特征点定位等步骤。
具体操作如下:- 使用OpenCV库中的Haar特征分类器进行人脸检测,提取人脸图像。
- 将检测到的人脸图像进行归一化处理,使图像尺寸统一。
- 使用dlib库进行特征点定位,提取人脸关键点信息。
3. 特征提取采用多种特征提取方法,包括HOG(Histogram of Oriented Gradients)、LBP(Local Binary Patterns)、Eigenfaces等。
将提取到的特征向量存储到训练集中。
4. 分类器选择与训练选择支持向量机(SVM)作为分类器,利用训练集对SVM进行训练。
通过调整参数,优化模型性能。
5. 模型评估使用测试集对训练好的模型进行评估,计算识别准确率、召回率、F1值等指标。
6. 实验结果分析分析不同特征提取方法和分类器的性能,找出最优方案。
五、实验结果1. 特征提取方法比较通过对比HOG、LBP和Eigenfaces三种特征提取方法的性能,发现HOG和LBP在人脸识别任务中表现较好。
数据处理大作业
山东大学数据图像处理大作业学生姓名:陈呈举学号: 201200121009专业班级:物联网工作单位:信息工程学院2015.6.8基于YCrCb颜色空间的人脸检测1.1背景及研究意义人脸检测(FaceDetection)是指在输入图像中确定所有人脸(如果存在)的位置、大小和位姿的过程,人脸检测的研究目的是使计算机具有类似人脸的脸像识别能力, 系统输入可能包含人脸的图像,输出关于图像中是否存在人脸以及人脸的数目、位置、尺度、位姿等信息的参数化描述。
具体地说,就是根据一定的算法确定输入图像是否存在人脸;如果存在的话,标出人脸的位置作为人脸检测系统的输出。
人脸检测问题最初来源于人脸识别( Face Recognition) .。
人脸识别的研究可以追溯到20世纪60—70 年代, 经过几十年的曲折发展已日趋成熟。
人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节, 但是由于早期对人脸识别的研究主要针对约束条件较强的人脸图像( 如静止的无背景的图像) , 常常假设的人脸位置已知或很容易获得, 因此人脸检测问题并没有受到大家的重视。
近几年来随着电子商务应用的快速发展, 人脸识别逐渐成为最有潜力的生物身份验证手段。
人脸作为人的特征之一,它同虹膜、视网膜,和指纹一样具有不可更改性和唯一性。
同时,人脸提供了大量丰富的信息,同其他生物特征识别技术相比,它作为一个信息极丰富的模式集合,是人们之间互相判别、认识、记忆的主要标志。
人脸识别技术具有例如操作方便、结果直观、隐蔽性好的优势,是一种非常有潜力的身份验证途径,也是近年来机器视觉、图像处理、模式识别、神经网络等领域非常热门的课题之一。
人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构模式, 此类目标的检测问题的难点在于 : ( 1) 人脸由于外貌、表情、肤色等不同, 具有模式的可变性; ( 2) 一般意义下的人脸上, 可能存在眼镜、胡须等附属物;( 3) 作为三维物体的人脸的影像不可避免地受由光照产生的阴影的影响. 因此, 我们如果能够找到方法解决这些问题, 成功构造出人脸检测系统,就可以为解决其它类似的复杂模式检测问题提供重要的基础。
模式识别-决策树-人脸识别
数学与计算机学院课程名称: 模式识别题目: 决策树算法-基于人脸数据实现任课老师: 王晓明年级专业: 2011级计算科学与技术姓名: 张 x 学号: 312011080605xxx 时间:2013 年11月10日目录一决策树算法介绍 (1)二决策树算法描述 (1)三决策树算法Matlab实现-基于人脸数据实现 (7)1 数据读入 (7)2 算法运行结果 (10)四总结和心得 (12)五附录——核心算法的主要源代码 (13)六参考文献 (21)决策树算法一决策树算法介绍决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。
它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。
本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。
由J Ross Quinlan提出了ID3算法,此算法的目的在于减少树的深度。
但是忽略了叶子数目的研究。
C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进,对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进,既适合于分类问题,又适合于回归问题。
决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则。
如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。
决策树构造可以分两步进行。
第一步,决策树的生成:由训练样本集生成决策树的过程。
一般情况下,训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的,用于数据分析处理的数据集。
第二步,决策树的剪技:决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程,主要是用新的样本数扼集(称为测试数据集)中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则,将那些影响预衡准确性的分枝剪除。
最早比较著名的决策树构建方法就是ID3(交互式二分法Interactive Dichotomizer-3),其名字虽然是二分法,但方法也适用于每个节点下划分多个子节点的情况。
方法的原型是Hunt等人提出的概念学习系统(concept learning system),通过选择有辨别力的特征对数据进行划分,知道每个节点上只包含单一类型的数据为止。
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。
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人脸识别实验报告---- 基于PCA 和欧氏距离相似性测度一、理论知识1、PCA 原理主成分分析(PCA) 是一种基于代数特征的人脸识别方法,是一种基于全局特征的人脸识别方法,它基于K-L 分解。
基于主成分分析的人脸识别方法首次将人脸看作一个整体,特征提取由手工定义到利用统计学习自动获取是人脸识别方法的一个重要转变[1]。
简单的说,它的原理就是将一高维的向量,通过一个特殊的特征向量矩阵,投影到一个低维的向量空间中,表示为一个低维向量,并不会损失任何信息。
即通过低维向量和特征向量矩阵,可以完全重构出所对应的原来高维向量。
特征脸方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量,因此,可以采用K-L 变换获得其正交K-L 基底。
对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状,因此又称为特征脸。
利用这些基底的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像,因此可以进行人脸识别与合成。
识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸张成的子空间上,比较其与己知人脸在特征空间中的位置,从而进行判别。
2、基于PCA 的人脸识别方法2.1 计算特征脸设人脸图像f(x,y)为二维N×M 灰度图像,用NM 维向量R 表示。
人脸图像训练集为{}|1,2,...,i R i P =,其中P 为训练集中图像总数。
这P 幅图像的平均向量为:_11Pi i R R P ==∑ 对训练样本规范化,即每个人脸i R 与平均人脸_R 的差值向量:i A =i R -_R (i= 1,2,…,P) 其中列向量i A 表示一个训练样本。
训练图像由协方差矩阵可表示为:T C AA =其中训练样本NM ×P 维矩阵12[,,...,]P A A A A =特征脸由协方差矩阵C 的正交特征向量组成。
对于NM 人脸图像,协方差矩阵C 的大小为NM ×NM ,对它求解特征值和特征向量是很困难的,由此引入奇异值分解定理来解决维数过高的问题。
2.2 奇异值分解定理奇异值分解定理( Singular ValueDecomposition 简称SVD 定理)原理表述如下: 其中A 是一个秩为r 的n×r 维矩阵,则存在两个正交矩阵:011[,,...,]n rT r U u u u R U U I ⨯-=∈= 011[,,...,]r r T r V v v v R V V I ⨯-=∈=以及对角矩阵[]011,,...,r r r diag R λλλ⨯-Λ=∈且011r λλλ-≥≥≥L满足下试:12T A U V =Λ 其中: ()0,1,1i i r λ=-L 为矩阵T AA 和T A A 的非零特征值, i u 与i v 分别为T AA 和T A A 对应于i λ的特征向量。
上述分解称为矩阵A 的奇异值分解(简称SVD )为A 的奇异值。
由上述定理可以得到一个推论:12U AV -=Λ 由于协方差矩阵T C AA =,故构造矩阵: T P P L A A R ⨯=∈ ,容易求出其特征值i λ及相应的正交归一特征向量i v (i=1,2,…,p)。
有上述推论可知, C 的正交归一特征向量i u 为:1,2,,i i u Av i P ==L这就是图像的特征向量,它是计算P×P 低维矩阵L 的特征值和特征向量而间接求出来的。
实际上个K(K<P)个特征值足够用于人脸识别。
因此仅取L 的前K 个最大特征值的特征向量计算特征脸。
2.3 特征向量的选取我们总共得到了P (训练样本数目)个特征向量。
虽然P 比NM 小很多。
但通常情况下,P 仍然会太大。
根据应用的要求,并不是所有的i u 都有很大的保留意义。
考虑到使用K-L 变换做为对人脸图像的压缩手段,可以选取最大的前K 个特征向量,使得:11k i i P ii λαλ==≥∑∑ 在实际中,可以选择α=0.90,或者自定义的其他值。
这说明样本集在前K 个轴上的能量占到整个能量的90%以上。
2.4 基于特征脸的人脸识别基于特征脸的人脸识别过程由训练阶段和识别阶段两个阶段组成。
在训练阶段,每个已知规范化后的人脸i A 映射到由特征脸张成的子空间上,得到K 维向量:1,2,,T i iC U A i P ==L 其中[]12,,,T i k C c c c =L ,[]12,,k U u u u =L ,P 为人脸数目。
在识别阶段,首先把待识别的图像规范化后的人脸_''i A R R =-映射到特征脸空间,得到向量:''T i C U A =其中''''12,,,T k C c c c ⎡⎤=⎣⎦L 计算'C 和i C 的欧氏距离,有:'2||||i i C C ε=-找到最小的i ε,则待识别图像与第i 个训练样本匹配。
二、实现方法步骤1、 获取数据。
在编程时具体是把一幅二维的图像转换成一维的;2、 减去均值,实现图像数据的规范化处理。
3、 计算协方差矩阵根据SVD 原理得到的构造矩阵。
4、 计算构造矩阵的特征向量和特征值。
5、 根据构造矩阵的特征值和特征向量得到协方差矩阵的特征向量。
6、 根据能量比选择主成分特征向量。
7、 得到训练集中样本在主成份上的投影系数,得到待识别图像在主成份上的投影系数,根据已给相似度准则(欧氏距离)对各投影系数进行判别以确定匹配样本。
8、 统计识别率,随机输出几个匹配结果进行观察。
三、实验结果如图所示,对测试集中1192个图像数据的总识别率为69.27%,用时338秒对于随机输出的四个匹配结果可以看出PCA法能较准确的对人脸进行识别,但是错误率也比较高。
四、参考文献【1】边肇其,张学工.模式识别【M】.第2版.北京.:清华大学出版社,2000【2】周杰,卢春雨,张长水,李衍达,人脸自动识别方法综述【J】.电子学报,2000,5(4):102-106【3】田印中,董志学,黄建伟,基于PCA的人脸识别算法研究及实现【J】.内蒙古科技与经济,2010.3【4】张俊虎,郝晓剑,邢昊,人脸图像识别中的PCA算法实现【J】.微计算机信息,2010,26(7—1)五、附录(matlab 程序代码)用一个文件face_recongnition.m实现从读取文件数据到PCA主成份提取和人脸识别的整个过程tic;SampleFiles = dir('F1');%返回目录中的文件%经测试图片文件从3到1193allsample = [];%样本矩阵fnum=3;lnum=1193;for i = fnum : lnum= SampleFiles(i).name;%读图片名('F1','\',);sample = imread();[row,col]=size(sample);pix_num=row*col;%图片像素点数目%figure(i);%subplot(2,2,1);imshow(sample);%subplot(2,2,2);imshow(sample);temp=reshape(sample,pix_num,1);%返回一个m*1的矩阵temp,将二维图像数据变成一维列向量allsample=[allsample temp];%将所有图片数据变成一个样本矩阵endallsample = uint8(allsample);%%%%%%%%%主成分分析(PCA)%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%计算平均图片数据%%%%%%%%%%%m = mean(allsample,2); %计算样本每一维平均值img_num = size(allsample,2);%返回列数,也即训练图片数目%%%%%%计算每个图像与均值的差%%%%%%%%%%%%%%A = zeros(pix_num,img_num);%行为图片像素个数,列为图片数目m1=ones(1,img_num);%用于构造矩阵运算A = double(allsample) - m*m1;%%%%%%%计算协方差矩阵的特征矢量和特征值%%%%%%L = A'*A; %由SVD理论构造矩阵L=A'*A用于计算特征值和特征向量[V D] = eig(L);%计算矩阵A的特征值D和特征向量矩阵Vd1=diag(D);% 按特征值大小以降序排列dsort = flipud(d1);vsort = fliplr(V);%以下选择95%的能量dsum = sum(dsort);dsumtemp = 0;char_num = 0;%特征值主分量个数while( dsumtemp/dsum < 0.95)char_num = char_num + 1;dsumtemp = sum(dsort(1:char_num));end%%%%%%计算特征脸主分量%%%%%%%%%%U=zeros(pix_num,char_num);%主分量特征向量vsort=vsort(:,1:char_num);dsort=dsort(1:char_num).^(-1/2);dsort=diag(dsort);U=A* vsort*dsort;%求协方差矩阵的特征向量主分量%%%%%%计算训练集中人脸在特征空间中的投影表示%%%%% Train_pro=zeros(char_num,img_num);Train_pro=U'*A;%%%%%%%%%%对测试集中人脸进行识别%%%%%%%% testFiles = dir('F2');%返回目录中的文件()%经测试图片文件从3到1193alltest = [];%样本矩阵for i = fnum : lnumt = testFiles(i).name;t('F2','\',t);test = imread(t);[row,col]=size(test);ttemp=reshape(test,row*col,1);%返回一个m*1的矩阵temp,将二维图像数据变成一维列向量alltest=[alltest ttemp];%将所有图片数据变成一个样本矩阵endalltest = uint8(alltest);%%%%%%%%计算减去均值后的人脸矩阵%%%%%%tA = zeros(pix_num,img_num);tA = double(alltest) - m*m1;%%%%计算测试集中人脸在特征空间中的投影表示%%%%Test_pro=zeros(char_num,img_num);Test_pro=U'*tA;%%%%%%测试集中人脸和训练集中人脸相似性进行匹配%%%% pro_match=zeros(char_num,img_num);mtemp=ones(1,img_num);diatance=zeros(img_num,img_num);sum1=0;%sum1为匹配成功的数目for i=1:img_num %测试集中的第i个图片数据pro_match=Test_pro(:,i)*mtemp-Train_pro;distance=pro_match'*pro_match;distance=diag(distance);[mat_min,match(i)]=min(distance);if(i==match(i))sum1=sum1+1;endendrec_perc=(sum1/img_num)%%%%%%随机抽取5个图形做代表显示匹配效果%%%%%%for i=1:5ri=(round(100*rand(1,1)));figure(i);subplot(121);r=allsample(:,ri);imshow(reshape(r,142,120));title(SampleFiles(ri).name,'FontWeight','bold ','Fontsize',15,'color','red');subplot(122);k=match(ri);imshow(reshape(alltest(:,k),142,120));title(testFiles(k).name,'FontWeight' ,'bold','Fontsize',15,'color','red');endtoc。