机器学习概述课程设计汇本报告(MATLAB人脸识别)

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matlab人脸签到课程设计

matlab人脸签到课程设计一、教学目标本课程的学习目标包括知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。

知识目标要求学生掌握Matlab基本操作，了解人脸签到系统的基本原理。

技能目标要求学生能够运用Matlab编程实现人脸识别和签到功能，提高实际操作能力。

情感态度价值观目标培养学生的创新意识，激发学生对技术的兴趣，培养学生团队协作和解决问题的能力。

通过分析课程性质、学生特点和教学要求，明确课程目标，将目标分解为具体的学习成果，以便后续的教学设计和评估。

二、教学内容根据课程目标，选择和教学内容，确保内容的科学性和系统性。

本课程的教学大纲如下：1.Matlab基础：介绍Matlab的发展历程、界面组成和基本操作，使学生能够熟练使用Matlab进行编程。

2.图像处理基础：讲解图像处理的基本概念、原理和方法，为学生后面学习人脸识别打下基础。

3.人脸检测：介绍人脸检测的方法和算法，让学生掌握如何检测图像中的人脸位置。

4.人脸识别：讲解人脸识别的原理和技术，培养学生运用Matlab实现人脸识别功能。

5.签到系统设计：引导学生结合人脸识别技术设计一套签到系统，提高学生的实际操作能力。

三、教学方法本课程采用多种教学方法，激发学生的学习兴趣和主动性。

主要包括：1.讲授法：讲解Matlab基础、图像处理基础、人脸检测和人脸识别等相关知识。

2.案例分析法：分析实际案例，让学生了解人脸签到系统在实际应用中的优势和特点。

3.实验法：安排实验环节，让学生动手实践，培养学生的实际操作能力。

4.小组讨论法：学生进行小组讨论，分享学习心得，提高学生的团队协作能力。

四、教学资源选择和准备适当的教学资源，包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。

教学资源应该能够支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验。

1.教材：选用权威、实用的Matlab教材，为学生提供基础知识。

2.参考书：推荐学生阅读相关领域的经典著作，拓宽知识面。

3.多媒体资料：制作精美的PPT，便于学生理解和记忆。

简单Matlab人脸检测

创新性实验研究报告实验项目名称＿matlab人脸识别＿(3)选定脸部区域：2,3所得图像做andFace and FeaturesFace Region通过眼嘴确定人脸区域：通过肤色概率模型得到源图像概率图： (2)(3)选定脸部区域： (4)将2,3所得图像做通过脸部区域坐标确定人脸区域：，查阅相关书籍；根据课题条件，设计算法流程；算法步骤如下：寻找合适的肤色概率模型。

对概率模型进行阈值选择。

形成二值化图像五、实验结果与分析图1 椭圆圈定人脸图2 矩形圈定人脸另外，程序中还有在图片中定位眼嘴的语句，以方便程序后期调试，现象类似如下：图3 人脸特征标记、对实验现象、数据及观察结果的分析与讨论：本次实验程序对正面人脸的检测率基本能满足快速检测出图片中人脸的需要，也比较让人满意。

实现方法简便有效，如果能进一步增加滤波、光照补偿等步骤，将可以在满足实验要求的前提下进一步提高检测率和检测精度。

六、实验结论七、指导老师评语及得分：附件：源程序等。

clc;clear all;close all;x=imread('f.jpg');y=rgb2ycbcr(x);[a b c]=size(y);cb=double(y(:,:,2));cr=double(y(:,:,3));for i=1:a;for j=1:bw=[cb(i,j) cr(i,j)];m=[117.4316 148.5599];n=[260.1301 12.1430;12.1430 150.4574];p(i,j)=exp((-0.5)*(w-m)*inv(n)*(w-m)');endendz=p./max(max(p));%---------------------------------------------------------comp lextion probabilityimshow(z)%figure;imshow(x);th=0.5;for i=1:afor j=1:bif(z(i,j)>th)z(i,j)=1;elsez(i,j)=0;endendendfigure;imshow(z);title('Setthreshold')%-----------------------------------thresholdse=strel('square',3);f=imopen(z,se);f=imclose(f,se);%figure,imshow(f);%open and close processing;f=imfill(f,'holes');%figure,imshow(f);%fill holes in the Imgse1=strel('square',8);f=imerode(f,se1);f=imdilate(f,se1);%figure,imshow(f);%----------------------------------------------------erosion and expansion;[L,num]=bwlabel(f,4);for i=1:num;%region loop;[r,c]=find(L==i);len=max(r)-min(r)+1;wid=max(c)-min(c)+1;area_sq=len*wid;area=size(r,1);for j=1:size(r,1)%pixel loop;if(len/wid<.8)|(len/wid>2.4)|size(r,1)<200|area/area_sq<0.55L(r(j),c(j))=0;%not zero pixel =0;elsecontinue;endendendfigure;imshow(L);title('FaceRegion')%---------------------------------eliminate NOT face rengion;w=L&z;figure;imshow(w);title('Face and Features')%---------------------------recover the features of face[r c]=find(L~=0);r_min=min(r);r_max=max(r);c_min=min(c);c_max=max(c);figure;imshow(x);hold on%plot(round(.5*(c_max+c_min)),round(.5*(r_max+r_min)),'+')flg=0;for i=round(.5*(r_min+r_max)):-1:round(1/3*(r_max-r_min)+r_min)for j=round(.5*(c_max+c_min)):-1:round(1/3*(c_max-c_min)+c_min)if(w(i,round(j))==0)flg=1;break;endendif(flg==1),break,endendw(i,j)if(w(i,j)==0)e1_x=j;e1_y=i;%plot(j,i,'*')%--------------------------------------------------------Note left eyeflg=0;for i=round(.5*(r_min+r_max)):-1:round(1/3*(r_max-r_min)+r_min)for j=round(.5*(c_max+c_min)):round(2.2/3*(c_max-c_min)+c_min)if(w(i,j)==0)flg=1;break;endendif(flg==1)break,end;endw(i,j)e2_x=j;e2_y=i;%plot(j,i,'*')%--------------------------------------------------------Note right eyefor i=round(1/2*(r_max+r_min)):round(r_min+2/3*(r_max-r_min))if(w(round(i),round(.5*(c_max+c_min)))==0),break,endendw(i,round(.5*(c_max+c_min)))m_x=.5*(c_max+c_min);m_y=i;%plot(round(.5*(c_max+c_min)),i,'*')%-----------------------------------------Note mouthox=(e1_x+e2_x+m_x)/3;oy=(e1_y+e2_y-e1_x+e2_x)/2;a=2*(e2_x-e1_x);c=(e1_y+e2_y)/2-m_y;b=(a*a-c*c)^0.5;t=0:.01:2*pi;x=ox+.65*b*cos(t);y=oy+.8*a*sin(t);plot(x,y,'.')elserectangle('Position',[c_min r_min c_max-c_min r_max-r_min],'EdgeColor','r');title('Test Face Rec-ed')%---------------------------------------------test the face regionend。

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：：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 (12)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。

由于生物特征是人的在属性，具有很强的稳定性和个体差异性，因此是身份验证最理想的依据。

Matlab中的人脸识别算法

Matlab中的人脸识别算法概述人脸识别技术在当今社会得到了广泛的应用，它不仅可以用于身份验证和安全管理，也可以用于人脸表情识别、年龄估计等领域。

在这个领域中，Matlab作为一种常见的工具，在人脸识别算法的研究和应用中发挥着重要的作用。

本文将介绍Matlab中的人脸识别算法，包括基本原理、常见算法以及实际应用。

一、基本原理人脸识别算法的基本原理是通过分析人脸图像的特征来实现对人脸的识别。

首先，需要对输入的人脸图像进行预处理，包括图像的灰度化、归一化、去噪等。

然后，从图像中提取出特征向量，这些特征向量可以表示人脸的形状、纹理等特征。

最后，使用分类器对特征进行分类，确定输入图像中的人脸类别。

二、常见算法1. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）PCA是一种常见的线性降维算法，它通过对输入图像进行主成分分析，将高维的人脸图像降低到低维的特征向量。

在Matlab中，可以使用pca函数实现PCA算法的应用。

该函数将输入图像矩阵转换为特征向量矩阵，然后根据特征向量的重要程度进行排序，选择重要的特征向量作为输入图像的特征。

2. 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）LDA是一种常见的线性分类算法，它在PCA的基础上引入了类别信息，通过最大化类间散度和最小化类内散度来实现降维和分类。

在Matlab中，可以使用lda 函数实现LDA算法的应用。

该函数根据输入图像的类别信息构建类别矩阵，然后计算投影矩阵，最后根据投影矩阵将输入图像映射到低维空间。

3. 非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization, NMF）NMF是一种近年来发展起来的非负矩阵分解算法，它具有很好的稀疏性和局部性质，适用于人脸图像的特征提取。

在Matlab中，可以使用nmf函数实现NMF算法的应用。

该函数将输入图像矩阵分解为非负的权重矩阵和特征矩阵，其中特征矩阵表示人脸的特征。

MATLAB-高级编程与工程应用-人脸识别-实验报告+源代码

MATLAB高级编程与工程应用实验四图像处理第一章基础知识1、MATLAB 提供了图像处理工具箱，在命令窗口输入help images 可查看该工具箱内的所有函数。

请阅读并大致了解这些函数的基本功能。

大致了解。

2、利用MATLAB 提供的Image file I/O 函数分别完成以下处理：(a)以测试图像的中心为圆心，图像的长和宽中较小值的一半为半径画一个红颜色的圆；分析：直接利用半径条件，满足条件的点将红色元素置为255，绿色和蓝色元素置为0，于是得到如下图像：源代码：load('hall_color.mat');%首先获得三原数组R = hall_color(:,:,1);G = hall_color(:,:,2);B = hall_color(:,:,3);%将圆上的点改为红色for i = 1:120for j = 1:168a = abs(i - 60.5);b = abs(j - 84.5);d = sqrt(a ^ 2 + b ^ 2);if(abs(d - 60) < 0.5)R(i,j) = 255;G(i,j) = 0;B(i,j) = 0;endendend%生成新的矩阵hall_color1(:,:,1) = R;hall_color1(:,:,2) = G;hall_color1(:,:,3) = B;imshow(hall_color1);(b)将测试图像涂成国际象棋状的“黑白格”的样子，其中“黑”即黑色，“白”则意味着保留原图。

用一种看图软件浏览上述两个图，看是否达到了目标。

分析：首先设置标记flag在进行循环，对不同方格实行颜色更改就行。

效果：源代码：clear all;load('hall_color.mat');R = hall_color(:,:,1);G = hall_color(:,:,2);B = hall_color(:,:,3);flag = 1;for i = 1:8flag = mod((flag + 1),2);for j = 1:8if(flag == 1)for m = 15*(i - 1) + 1:15*ifor n = 21*(j - 1) + 1:21*jR(m,n) = 0;G(m,n) = 0;B(m,n) = 0;endendendflag = mod((flag + 1),2);endendword格式-可编辑-感谢下载支持hall_color1(:,:,1) = R;hall_color1(:,:,2) = G;hall_color1(:,:,3) = B;imshow(hall_color1);用看图软件打开成功：第二章图像压缩编码1、图像的预处理是将每个像素灰度值减去128 ，这个步骤是否可以在变换域进行？请在测试图像中截取一块验证你的结论。

(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。

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。

基于matlab的人脸识别课程设计

基于matlab的人脸识别课程设计人脸识别方法的分析与研究目录摘要 ...................................................................... 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 -- I -人脸识别方法的分析与研究参考文献 ............................................................... - 17 - 附录 ...................................................................- 18 -- II -人脸识别方法的分析与研究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(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。

人脸识别课程设计报告材料

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。

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。

matlab人脸识别设计报告

matlab人脸识别设计报告人脸识别是一种常见的生物特征识别技术，它在安全领域、人机交互、人脸检测等方面有着广泛的应用。

在MATLAB中，人脸识别的设计涉及到图像处理、模式识别和机器学习等领域。

下面我将从以下几个方面来介绍MATLAB中人脸识别的设计报告：1. 人脸图像的获取和预处理，首先，需要使用MATLAB的图像处理工具箱来获取人脸图像，可以通过摄像头或者读取存储在计算机中的图像。

然后，对图像进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化、人脸区域的定位和裁剪等操作，以便后续的特征提取和识别。

2. 人脸特征提取，在MATLAB中，可以利用各种特征提取方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等方法来提取人脸图像的特征。

这些特征可以帮助我们准确地描述和区分不同的人脸。

3. 人脸识别模型的建立，在MATLAB中，可以利用机器学习和模式识别工具箱来建立人脸识别模型，比如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。

通过对提取的人脸特征进行训练和学习，建立起识别模型，并对新的人脸图像进行识别和分类。

4. 性能评估和优化，设计报告还需要包括对人脸识别系统性能的评估和优化。

可以使用MATLAB的性能评估工具箱来进行准确率、召回率、F1值等指标的评估，同时根据评估结果对人脸识别系统的参数和算法进行优化和改进。

5. 应用和展望，最后，设计报告还应该包括对人脸识别技术在实际应用中的展望和未来发展方向的探讨，比如结合深度学习的人脸识别、多模态生物特征融合识别等方面的研究。

综上所述，MATLAB中人脸识别的设计报告需要涵盖人脸图像获取与预处理、特征提取、识别模型建立、性能评估与优化、应用展望等多个方面，而且需要结合实际案例和算法原理进行详细的阐述和分析。

希望这些内容能够对你有所帮助。

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。

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。

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。

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的人脸检测20页PPT

基于MATLAB的人脸检测
基于MATLAB的人脸检测基于MATLAB的人脸检测16、自己选择的路、ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ着也要把它走完。 17、一般情况下)不想三年以后的事，只想现在的事。现在有成就，以后才能更辉煌。 18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须充满光明。 19、学习的关键--重复。 20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的人只能引为烧身，只有真正勇敢的人才能所向披靡。基于 MATLAB的人脸检测概要课题背景 ·设计方案选择 ·总体设计思路各模块具体设计介绍输入图像模块一图像处理模块一肤色分割,优化模板模块模板匹配以及显示模块
党的十七大报告中指出要高举用中国特的社会主义伟大旗帜，以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，深入落实科学的发展观。科学的发展离不开教育，离不开人的培养。教育是振兴民族的基石，要贯彻党的教育方针，坚持以人为本，德育为先，实施素质教育。素质教育中，创新是重要内容。创新教育要从根本上落实到课堂教学中来，作为一名大学的英语老师，我们应该怎样进行创新教育呢？首先，作为教师必须有灵活机敏的创新思维。在教授过程中体现创新精神，让学生体会到教师的创新行为，从而有利于启发学生创新。高校教师的创新思维可以表现在以下几个方面：一：思维的独立性和批判性。批判是创新的前提，只有否定以前的常规想法才有可能打破常规尝试一些新的内容，而独立性是批判性的前提，独立思考避免人云亦云，才有可能批判固有的思想或方式，而后又所创新。二：思维的概括性和深刻性。要懂得归纳总结，通过想象概括本质，通过学生的不同表现，预测出结论，及时的调整教学方法。教师还能通过对知识或经验的概括，重新组合所教材料，标新立异。三：思维的灵活性和敏捷性。教师在课堂教学中应该随机应变，有灵活应对课堂的能力，能够根据课堂发展的需要提出不同的问题，设置不同的场景对话，并能及时调整自己的思想，纠正错误的认识等

matlab智能识别课程设计

matlab智能识别课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解并掌握Matlab软件的基本操作，包括数据类型、矩阵运算、函数编写等。

2. 培养学生运用Matlab进行图像处理、特征提取、模式识别等技术的理论知识。

3. 引导学生了解智能识别技术在现实生活中的应用，如人脸识别、指纹识别等。

技能目标：1. 培养学生运用Matlab软件解决实际问题的能力，如使用Matlab进行图像预处理、特征提取和分类器设计等。

2. 提高学生团队协作和沟通能力，通过小组讨论、展示等形式，培养学生的表达能力和解决问题的能力。

情感态度价值观目标：1. 激发学生对智能识别技术的兴趣，培养其探索精神和创新意识。

2. 培养学生具备良好的学术道德，尊重他人的知识产权，遵循相关法律法规。

3. 引导学生认识到智能识别技术在服务社会、改善人类生活方面的价值，培养学生的社会责任感。

本课程针对高年级学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，将目标分解为具体的学习成果。

在教学过程中，注重理论与实践相结合，让学生在实际操作中掌握知识，提高技能，培养情感态度价值观。

通过本课程的学习，使学生能够运用Matlab软件实现智能识别技术的基本应用，为今后从事相关领域的研究和工作打下坚实基础。

二、教学内容1. Matlab基础知识：数据类型、矩阵运算、流程控制、函数编写等，对应教材第一章至第四章。

- 数据类型：数值、字符串、结构体、细胞数组等；- 矩阵运算：线性代数、矩阵分解、稀疏矩阵等；- 流程控制：条件语句、循环语句、异常处理等；- 函数编写：函数定义、输入输出参数、递归等。

2. 图像处理技术：图像读取、显示、转换、滤波、边缘检测等，对应教材第五章。

- 图像读取与显示： imread、imshow等函数；- 图像转换：灰度转换、二值化、色彩空间转换等；- 滤波：低通滤波、高通滤波、中值滤波等；- 边缘检测：Sobel、Prewitt、Canny算子等。

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样本

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。

对于一幅图像能够看作一个由像素值组成的矩阵, 也能够扩展开, 看成一个矢量。

如一幅N*N象素的图像能够视为长度为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, 可是这个空间仅是能够表示或者检测图像的许多个空间中的一个。

不论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, 它能够用一个 N 维向量Γ表示。

这样, 训练样本库就能够用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。

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。

MATLAB技术人脸识别算法

MATLAB技术人脸识别算法MATLAB技术在人脸识别算法中的应用人脸识别技术是近年来快速发展的一项先进技术，它可以实现对人脸图像进行自动识别和身份验证。

作为一种非接触式的生物识别技术，人脸识别具有高效、方便、准确的特点，因此在安全领域、人机交互、图像检索等方面有着广泛的应用。

而MATLAB作为一种功能强大的科学计算工具，其丰富的图像处理工具箱和灵活的编程环境，使得其成为人脸识别算法研究和开发的重要工具。

一、人脸识别算法概述人脸识别算法主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。

人脸检测是指从图像或视频中自动检测并定位人脸，通常采用基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征等）或基于模型的方法（如支持向量机、神经网络等）进行。

人脸特征提取是指从检测到的人脸中提取出具有代表性的特征，常用的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。

人脸匹配是指将提取出来的人脸特征与已有的数据库中的人脸特征进行比对和匹配，一般采用欧氏距离、余弦相似度等度量方法。

二、MATLAB中的人脸检测算法实现MATLAB提供了多种人脸检测算法的库函数和工具箱，例如Viola-Jones算法、DLib算法等。

这些算法基于不同的原理和方法，可以根据实际需求选择适合的算法进行人脸检测。

以Viola-Jones算法为例，其基于Haar特征的方法可以高效地进行人脸检测。

在MATLAB中，可以使用“vision.CascadeObjectDetector”类实现Viola-Jones算法的人脸检测功能。

首先，需要加载人脸检测器对象，并使用“detect”方法对图像进行人脸检测，最后使用“insertShape”方法将检测结果标记在原图像上。

三、MATLAB中的人脸特征提取算法实现MATLAB提供了多种常用的人脸特征提取算法的函数和工具箱，如PCA、LDA、LBP等。

这些算法能够对从图像中提取到的人脸特征进行降维和优化，以便于后续的人脸匹配工作。

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。

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。

《机器学习——探秘人脸识别》教学设计

《机器学习——探秘人脸识别》教学设计发布时间：2022-08-11T02:58:34.761Z 来源：《中小学教育》2022年7期作者：陈丽娜[导读] 1.了解机器学习可以应用于简单的人脸识别、物品识别等，陈丽娜福建省泉州市实验小学 362000【学习目标】1.了解机器学习可以应用于简单的人脸识别、物品识别等，提高学习人工智能的兴趣，提升信息意识。

2.理解基于机器学习的人脸识别流程，通过慧编程训练模型、并编写判断输出语句，发展计算思维。

3.利用电子资料包学习人脸识别的工作原理，培养数字化学习能力；通过小组合作探究初步认识机器学习，并能迁移运用于物品识别、垃圾分类等，培养创新精神。

4.通过人脸识别学习，意识到数字信息使用的重要性，增强信息社会责任感。

【教学目标】1.引导学生了解人脸识别的整个过程，并能利用机器学习完成简单的人脸识别，培养学生善于发现问题、解决问题的能力。

2.尝试用对比实验的方法研究模型训练的次数与提高人脸识别的准确性之间的关系；3.能使用顺序、循环等基本控制结构简单描述试试过程，通过编程验证该过程。

4.发展学生对人工智能学习的兴趣，感受信息技术发展带给人类的便利。

【教学重难点】1.教学重点：机器学习的应用。

2.教学难点：理解人脸识别的工作原理。

【学习内容与要求】1.初步认识机器学习。

知道机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

2.制作人脸识别作品。

了解人脸识别的基本流程，运用慧编程软件的机器学习模块，通过训练模型、编写程序等制作一个简单的人脸识别作品。

【教学思路】整节课基于机器学习的核心概念，以生活中常见的人脸识别应用为例子，建立学生对人脸识别的基础认识，同时激发他们的学习兴趣。

再从“体验人脸识别的应用”——“了解人脸识别的过程”——“实践操作完成人脸识别作品”等一系列体验，把人脸识别进行“解剖式—重组式”双向学习，丰富学生人工智能技术的体验，感受大数据与人工智能给我们带来的便利。