基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文

前言 (1)

第一章人脸识别系统概述 (2)

第一节人脸识别的研究概况 (2)

第二节人脸识别的发展趋势 (3)

一、多数据融合与方法综合 (4)

二、动态跟踪人脸识别系统 (4)

三、基于小波神经网络的人脸识别 (4)

四、三维人脸识别 (4)

五、适应各种复杂背景的人脸分割技术 (4)

六、全自动人脸识别技术 (4)

第三节人脸识别技术的主要难点 (5)

一、复杂条件下人脸的检测和关键点定位 (5)

二、光照问题 (5)

三、资态问题 (5)

四、表情问题 (5)

五、遮挡问题 (5)

第四节人脸识别流程 (6)

一、人脸图像采集 (6)

二、预处理 (6)

三、特征提取 (6)

第五节本章小结 (8)

第二章人脸图像的获取 (9)

第一节人脸图像获取 (9)

第二节人脸分割 (9)

第三节人脸数据库 (10)

第四节本章小结 (11)

第三章人脸图像的预处理 (12)

第一节人脸图像格式 (12)

一、JPEG格式 (12)

二、JPEG2000格式 (12)

三、BMP格式 (13)

四、GIF格式 (13)

五、PNG格式 (14)

第二节人脸图像常用预处理方法 (14)

一、灰度变化 (14)

二、二值化 (15)

三、直方图均衡 (15)

四、图像滤波 (16)

五、图像锐化 (17)

六、图像归一化 (18)

第三节本章小结 (19)

第四章人脸识别 (20)

第一节主成分分析基本理论 (20)

一、什么是主成分分析？ (20)

二、例子 (20)

三、基变换 (21)

四、方差 (24)

五、PCA求解：特征根分解 (27)

六、PCA的假设 (28)

七、总结： (29)

八、在计算机视觉领域的应用 (31)

第二节基于PCA人脸识别算法的实现 (32)

一、创建数据库 (32)

二、计算特征脸 (33)

三、人脸识别 (35)

第三节本章小结 (37)

结论 (38)

致谢 (39)

参考文献 (40)

附录 (41)

一、英文原文 (41)

二、英文翻译 (54)

三、源程序 (65)

前言

随着社会和科技的发展，社会步伐的加快，人们对高效可靠的身份识别需求日益强烈。各种技术在科研和实际中都受到了很大的重视和发展。由于生物特征在的稳定性和唯一性使其成为了作为身份识别的理想依据。人脸特征作为典型的生物特征外，还有隐蔽性好，易于被用户接受，不需要人的配合等优点。现已成为了身份识别领域研究的热点。PCA算法通过降低维度，提取主元素，减少了数据冗余，解决了图像纬度太高无法处理或处理很慢的特点，同时保持了原始图像的绝大部分信息。在人脸识别领域，很多先进的识别算法都是在其基础上的改进。所以研究基于PCA的人脸识别算法实现具有重要的理论和使用价值。

本文主要介绍基于PCA的人脸识别算法的实现，除第一章外，其余容按照人脸识别的流程可分为人脸图像获取，人脸图像预处理，人脸特征提取和特征匹配四个部分。具体安排如下: 第一章主要介绍人脸识别的研究现状，人脸识别技术的主要难点及人脸识别流程。

第二章主要介绍常用的人脸图像获取方法和人脸图像数据库。

第三章主要介绍常用的人脸图像预处理方法。

第四章主要介绍PCA算法，SVD定理，如何通过PCA和SVD提取人脸特征及如何使用最近邻法分类器欧几里得距离来进行判别分类。

第一章人脸识别系统概述

第一节人脸识别的研究概况

人脸识别的研究起源比较早，Galton 在1888年和1910年就已在Nature杂志发表两篇关于如何使用人脸进行身份识别的论文。在他

的文章，他使用一组数字表示相异的人脸侧面特征，同时还对人类本身的人脸识别能进行了研究分析。自动人脸的研究历史相对比较短，到现在不过五十多年的时间。不过1990年以来，才得到了长足的进步。现在，已变成计算机视觉领域的一个焦点，很多著名的大学和IT公司都有研究组在从事这发面的研究。

对于人脸识别的研究历史可分为三个阶段：

第一阶段（1964-1990）这个阶段主要采取的技术是基于人脸几何结构的。研究的重点主要在剪影上。研究人员做了大量关于如何提取面部剪影曲线的结构特征的研究。这个阶段属于人脸识别的初级阶段，突出的研究成果不多，也没有获得的实际应用。

第二阶段（1991-1997）这个阶段虽然时间相对较短，但是硕果累累，出现了若干具有代表性的算法和几个商业化的人脸识别系统，如Identix（原为Visionics）公司的FaceIt系统。

这个时期最具盛名的人脸识别方法是MIT媒体实验室的Turk和Pentland提出的的“特征脸”方法。后来很多人脸识别技术都与特征脸有关，现在特征脸已与归一化的协相关量方法一起成为了人脸识别性能测试的基准算法。

这个时期的主要成果有：

1992年左右，Brunelli和Poggio做了一个基于结构特征的方法和基于模板匹配的方法性能对比的实验，并得出了模块匹配的方法优于基于特征的方法的结论。这个结论和特征脸的共同作用，基本上停止了纯粹基于结构特征人脸识别的研究，并且很大的促进了基于表观的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的发展，使其逐渐成为主流技术。

Belhumeur等人的Fisherface方法也是此阶段一个重要的成果。该方法目前依然是主流人脸识别方法中的一种，产生了很多变种，比如子空间判别模型等。其先使用PCA即特征脸对人脸图像表现特征进行降维，并使用线性判别分析方法对降维后的主成分进行变换以获得“尽量大的类间散度和尽量小的类散度”。

弹性匹配技术[1]为另一个重要方法。它用一个属性图来描述人脸：

属性的顶点代表面部关键特征点，它的属性为相应特征点处的多分辨率，多方向局部特征—Gabor变换[2]，称为Jet；边的属性为不同特征点间的几何关系。对于输入的图像，其通过一种优化搜索策略来定位预先定位的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入人脸图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。弹性匹配方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸关键局部特征进行了建模。

局部特征分析由Atick等提出。其在本质上是基于统计的低维对象描述方法，与PCA相比，局部特征分析在全局主成分分析的基础上提取的是局部特征。它既保留了全局拓扑信息，有提取了局部特征，使其具有了更好的描述和识别能力。局部特征分析技术已商业化为著名FaceIt 系统。

柔性模型，包括主动形状模型和主动外观模型。它是人脸建模方面的一个新的进步。其主要将人脸描述为2D形状和纹理两个分离的部分，分别用PCA建模，然后再通过PCA[3,4,5]将两者合成来对人脸建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以使用基于合成的图像分析技术对人脸图像进行特征提取和建模。

这个阶段所提出的算法在理想图像采集条件，人员配合，中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能。，也诞生几个著名的人脸识别系统。

第三阶段（1998年—现在）这个时期关于人脸识别的研究非常热门。有大量的研究人员从事这方面的研究。主要针对的是主流的人脸识别技术在采集条件不理想和用户不配合下鲁棒性差的问题。光照和姿态问题成为了研究焦点。

这个时期主要成果有：

Georghiades等人基于光照锤模型的多姿态，多光照条件人脸识别方法。Blanz和Vetter 等人基于3D变形模型的多姿态，多光照的人脸识别方法。Shashua等人基于上图像的人脸图像识别与绘制技术[6,7]。

总体而言，目前非理想成像条件下（尤其是光照和姿态），对象

不配合，大规模人脸数据库上的人脸识别已逐渐成为研究的重点。而非线性建模方法，统计学习理论，基于Boosting 的学习技术，基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。

从整个人脸识别的研究历史来看，基于PCA的特征脸[8,9]识别方法占据了非常重要的地位，也对后来的人脸识别技术产生甚远的影响。在后来很多的人脸识别技术，我们或多或少都会发现它的影子。人脸图像维数都很高，PCA方法不但很好表征人脸而且通过去除相关性，减少冗余，解决了在人脸识别过程中图像为数过高的问题。并且随着现代社会的发展，快速人脸识别的需求越来越大。所以研究基于PCA 的人脸识别算法的实现还是有实际意义，本文也就在这样的背景下写作而成。

第二节人脸识别的发展趋势

人脸识别至今虽然取得了丰硕的研究成果，但是还有很多问题需要解决。人脸识别的难度在于：人脸是非刚性物体，并且会随着年龄的增长而改变，特征难以完全描述；人脸常常有许多遮挡物，如：眼镜，帽子等；环境的光照和人脸的姿态等。人脸识别的未来主要的发展趋势如下：

人脸识别系统毕业论文

人脸识别系统毕业论文人脸识别系统毕业论文随着科技的不断发展，人脸识别系统逐渐成为了当今社会中不可或缺的一部分。无论是在安全领域、金融领域还是在日常生活中，人脸识别技术都发挥着重要的作用。本篇论文将探讨人脸识别系统的原理、应用以及未来发展方向。一、人脸识别系统的原理人脸识别系统的核心原理是通过计算机对人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现对人脸的识别。首先，系统会对输入的图像进行预处理，包括去除噪声、调整亮度等。然后，通过特征提取算法，系统会将人脸图像转化为一组数字特征向量。最后，通过与数据库中已有的人脸图像进行比对，系统能够判断出输入图像中的人脸是否与数据库中的某个人脸匹配。二、人脸识别系统的应用 1. 安全领域人脸识别系统在安全领域有着广泛的应用。例如，警方可以通过人脸识别系统来追踪犯罪嫌疑人。当犯罪嫌疑人的人脸出现在监控摄像头中时，系统能够及时发出警报并通知相关人员。此外，人脸识别系统还可以用于门禁系统，提高进出入口的安全性。 2. 金融领域在金融领域，人脸识别系统也发挥着重要的作用。例如，银行可以利用人脸识别系统来验证客户的身份，提高交易的安全性。此外，人脸识别系统还可以用于自动提款机，通过识别用户的面部特征来确保只有合法用户才能进行取款操作。

3. 日常生活人脸识别系统在日常生活中也有广泛的应用。例如，智能手机可以通过人脸识别系统来解锁，提高手机的安全性。此外，人脸识别系统还可以用于照片管理软件，通过识别人脸来自动分类和标记照片。三、人脸识别系统的未来发展方向随着人工智能技术的不断进步，人脸识别系统的性能将会得到进一步提升。未来，人脸识别系统将更加准确、快速和智能化。例如，人脸识别系统可以通过学习算法不断优化自身的性能，提高对不同角度、光照条件下人脸的识别能力。此外，人脸识别系统还可以与其他技术结合，如声纹识别、指纹识别等，形成多模态的身份验证系统。另外，人脸识别系统在隐私保护方面也面临一些挑战。随着人脸识别技术的普及，个人隐私的泄露风险也在增加。因此，未来的人脸识别系统需要在提高准确性的同时，注重保护用户的隐私权。例如，可以采用加密技术来保护人脸图像的存储和传输过程。总结起来，人脸识别系统是一项具有广泛应用前景的技术。它在安全领域、金融领域以及日常生活中都发挥着重要的作用。随着技术的不断进步，人脸识别系统将会更加准确、快速和智能化。然而，我们也需要在发展的过程中注重隐私保护，确保人脸识别技术的合法使用。

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。另一方面，人工智能的发展也将为人脸识别技术带来新的突破。深度学习等算法的应用将进一步提高人脸识别的精度和速度。总结起来，人脸识别技术作为一种重要的生物识别技术，在安全监控、人脸支付、智能手机解锁等领域发挥着重要作用。虽然面临一些挑战，但随着科技的不断进步，人脸识别技术有望在未来得到进一步的发展和应用。

人脸识别技术毕业论文

人脸识别技术毕业论文本科毕业设计说明书(论文) 第 1 页共 27 页 1 引言 1.1 研究背景和意义随着社会的进步，对身份识别技术的需求越来越大。尤其在安全、经济以及商贸 [1]等领域，这种识别技术的需求更是无处不在。即使在生活中，我们也要经常验证或被验证他人或自己的身份来保证我们的人身、财产以及信息的安全。如今，社会在不断的进步，社会的生产、生活等方面也有了很大的提高，这就使得对人们身份的认证有了更高的要求。传统的个人身份识别主要是通过其本身的标识物品等方式来实现的，如证件、口令或钥匙等。这些传统识别方法很容易被忘记或者被伪造，而且它们更无法区别所有人与冒充者，他人获得后也可以拥有相同的权利，从而使得真正的持有者蒙受巨大的损失。例如，当他人获得自己的银行卡和密码后就可以通过自动取款机来盗取金钱。基于这些原因，使得传统识别方法已经跟不上时代的脚步，满足不了当代人们的安全需求。而人们本身拥有的面部特征、指纹、虹膜等都能够唯一的标识个人的身份。这些属性具有固定不变性和个体差异，利用这一属性可以有效的、可靠的、稳定的对个人身份进行识别，而基于面部特征的识别相对于基于其它特征的识别更容易实现，也更容易被接受，从而被广泛的研究与应用。该技术在现代社会具有非常重大的研究意义，例如，通过人脸识别确认犯罪分子。另外采用人脸识别设计的自动取款机，通过人脸识别来判断用户是否为本人。人脸识别的出现使得人们的信息和财产的安全有了很大的提高。人脸识别涵盖了图像处理、模式识别、神经网络、计算机视觉、生理学以及数学等诸多学科，是一项非常综合的技术，它的应用正随着社会的进步与日俱增。1.2 人脸识别技术的应用

基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文

基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文目录前言 (1) 第一章人脸识别系统概述 (2) 第一节人脸识别的研究概况 (2) 第二节人脸识别的发展趋势 (3) 一、多数据融合与方法综合 (4) 二、动态跟踪人脸识别系统 (4) 三、基于小波神经网络的人脸识别 (4) 四、三维人脸识别 (4) 五、适应各种复杂背景的人脸分割技术 (4) 六、全自动人脸识别技术 (4) 第三节人脸识别技术的主要难点 (5) 一、复杂条件下人脸的检测和关键点定位 (5) 二、光照问题 (5) 三、资态问题 (5) 四、表情问题 (5) 五、遮挡问题 (5) 第四节人脸识别流程 (6) 一、人脸图像采集 (6) 二、预处理 (6) 三、特征提取 (6) 第五节本章小结 (8) 第二章人脸图像的获取 (9) 第一节人脸图像获取 (9) 第二节人脸分割 (9) 第三节人脸数据库 (10) 第四节本章小结 (11)

第三章人脸图像的预处理 (12) 第一节人脸图像格式 (12) 一、JPEG格式 (12) 二、JPEG2000格式 (12) 三、BMP格式 (13) 四、GIF格式 (13) 五、PNG格式 (14) 第二节人脸图像常用预处理方法 (14) 一、灰度变化 (14) 二、二值化 (15) 三、直方图均衡 (15) 四、图像滤波 (16) 五、图像锐化 (17) 六、图像归一化 (18) 第三节本章小结 (19) 第四章人脸识别 (20) 第一节主成分分析基本理论 (20) 一、什么是主成分分析？ (20) 二、例子 (20) 三、基变换 (21) 四、方差 (24) 五、PCA求解：特征根分解 (27) 六、PCA的假设 (28) 七、总结： (29) 八、在计算机视觉领域的应用 (31) 第二节基于PCA人脸识别算法的实现 (32) 一、创建数据库 (32) 二、计算特征脸 (33) 三、人脸识别 (35) 第三节本章小结 (37)

智能安防系统中人脸识别系统—陈修伍毕业论文最终稿

本科毕业论文(设计) 题目：智能安防系统中人脸识别系统学院：自动化工程学院专业：电子信息科学与技术班级：2009级1班姓名：陈修伍指导教师：贺英 2013年6 月3 日

智能安防系统中人脸识别系统Face recognition system in intelligent security system

安防系统是实施安全防范控制的重要技术手段，在当前安防需求膨胀的形势下，其在安全技术防范领域的运用也越来越广泛，随着光电信息技术、微电子技术、微计算机技术与视频图像处理技术等的发展，传统的安防系统也正由数字化、网络化，而逐步走向智能化。而实现自动的面部识别对于智能安防系统有着举足轻重的作用，随着Android的兴起，可以做到移动设备上实现人脸识别技术，这就为智能化安保系统的实现提供了全新的思路。本文的主题就是基于Android编程平台，基于JA V A编程实现在手机上显示从文件夹中读取的人脸位图，编程实现人脸检测PCA算法，实现在人脸图片上用算法自动画出方框标注人脸区域；可设置一张图片中最多检测的人脸个数。关键词智能安防Android 人脸识别JA V A编程PCA算法

The security system is the important technical means of security control, in the current security demand expansion of the situation, the security technology field is used more and more widely, With the photoelectric information technology, microelectronics, micro computer technology and deal with video images technology, the traditional security systems are also being used by digital, networked, and gradually move toward intelligent. And the realization of automatic facial recognition has play a decisive role for the intelligent security system, with the rise of Android, can be done on the mobile device to realize the face recognition technology, which provides a new approach for the realization of intelligent security system. This paper is based on the platform of Android programming, Java programming bitmap display face read from a folder on the mobile phone based on PCA face detection algorithm, programming, realize automatic draw the box labeled face region using the algorithm in image face; face detection can be up to set a picture of. Keywords intelligent security Android face recognition JA V A programming PCA algorithm

人脸识别毕业论文

人脸识别毕业论文 LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020

毕业设计（论文）题目名称：基于主成分分析（PCA）的人脸识别门禁软件开发 ----人脸识别院系名称：计算机学院班级：计科092班学号：200900814214 学生姓名：陈冠君指导教师：陆筱霞 2013 年 6 月

基于主成分分析（PCA）的人脸识别门禁软件开发 ----人脸识别 Face recognition access control software development based on principal component analysis(PCA) --- - Face Recognition 院系名称：计算机学院班级：计科092班学号：200900814214 学生姓名：陈冠君指导教师：陆筱霞 2013 年 6 月

中文摘要随着安全入口控制需求的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。由于人脸的易采集、非接触等优点使得人脸特征作为人生物特征应用受到越来越多的关注，其中最主要就是人脸识别。本文主要介绍一个人脸识别门禁系统的核心功能模块。本文的设计是基于OpenCV库的，以VS2012软件作为开发工具，主要从需求分析，系统概要设计，关键技术、详细设计和实现几方面来介绍开发过程，最后进行运行测试。在人脸检测基础上，提取人脸进行识别。在人脸识别方法上，本软件主要采用主成分分析法（PCA）。将大数据维度进行降维，投影到低维空间，利用欧氏距离计算置信度，达到阀值的训练数据作为判定识别标准。关键词：人脸检测；人脸识别；主成分分析法（PCA）；

基于PCA的人脸识别技术研究

基于PCA的人脸识别技术研究人脸识别技术是近年来发展迅速的一项技术，这项技术能够对人脸进行识别，实现自动化人脸识别的目的。随着科学技术的不断进步，人们对于人脸识别技术的要求也越来越高。因此，基于PCA的人脸识别技术研究成为了人们研究的焦点。本文将从什么是PCA，PCA在人脸识别中的作用，以及PCA人脸识别技术的实现流程等几个方面来探讨基于PCA的人脸识别技术研究。什么是PCA PCA（Principal Component Analysis）是指主成分分析，是一种数学方法，也是一种多变量数据分析的一种方法。PCA可以将原来的多维向量数据降为少数的几个主要成分，这些主成分可以代表原始数据的大部分信息，从而减少了数据的维度，方便数据的处理和分析。PCA是一种无监督学习方法，因此，在机器学习和模式识别的领域中也得到了广泛的应用。 PCA在人脸识别中的作用在人脸识别中，PCA的作用就是在多个人脸图像上进行主成分分析，将不同的人脸图像进行降维，提取出人脸图像中的主要特征，并将这些主要特征作为人脸识别的依据进行判断。具体来说，通过对不同的人脸图像进行PCA分析处理，可以获取到一组“基”（Eigenface），这些基是由多个人脸图像上的像素点组成的。而这些基又是相互独立的，因此，可以使用这些基来进行人脸图像的重构。当需要对新的人脸进行识别时，将新的人脸图像在这些基上进行投影，获取到一组系数。然后，将这组系数与已知人脸图像的系数进行比对，判断新的人脸图像属于哪个人。 PCA人脸识别技术的实现流程 PCA人脸识别技术的实现流程主要包括以下几个步骤：

第一步，采集并预处理数个人脸图像。第二步，将采集到的多个人脸图像进行灰度化处理，并将每张人脸图像调整为同一大小，便于后续的处理。第三步，将灰度化的人脸图像在水平和竖直方向上进行去均值处理，消除灰度幅值和仿射变化对人脸识别的影响。第四步，对去均值后的灰度人脸图像进行PCA分析，获取到一组基。第五步，将测试图像进行去均值并投影到PCA基上，得到测试图像的特征向量。第六步，使用最小距离分类器将测试图像的特征向量与已知人脸图像的特征向量进行比较并进行分类，从而完成人脸识别过程。需要注意的是，PCA人脸识别技术在实际应用中可能会面临的一些问题，如光照、遮挡、噪声等干扰因素的影响。为了解决这些问题，可以在PCA算法的基础上引入其他的特征提取方法或分类算法，使得人脸识别的准确率得到进一步提高。结语本文简单介绍了基于PCA的人脸识别技术的研究。由于该技术在实际应用中表现优异，因此，在安防、金融、医疗等领域的应用前景广阔。然而，仍有许多问题需要解决，这些问题的解决，需要不断的研究和实践的支撑。相信在不久的将来，基于PCA的人脸识别技术能够更好地服务于我们的生活。

【研究】图像处理技术在人脸识别中的应用研究毕业设计论文

【关键字】研究 1 引言随着我国信息技术的快速发展，诸多领域对人脸识别的迫切需求，所以人脸技术在各方面得到广泛应用，这是引起人脸识别就是在当今社会被重视的原因。加上社会的需求和发展的需要，所以在最近几年人脸识别技术在取得突破性的进展，特别是PCA人脸识别技术。人脸识别技术与其他生物识别技术（如指纹识别、签名识别、基因识别等）相比，具备以下的优点：识别精度高、速度快；隐蔽性好；直观性突出；通用性好等。人脸识别已经向自动识别和模式识别的方向发展，它是通过采集和分析比较人脸面部特征信息进行人脸识别的计算机技术，这种人脸识别技术从多个领域来研究，包括认知科学、心理学、计算机图形学、图像处理技术学、模式科学、人体生理学和可视化科学等等[1]。本文设计可以实现的功能是：首先建立图像数据库，即样本库，样本库的建立包括人脸图像预处理、样本库的添加、插入和删除；其次将待识别的人脸图像与样本库的图像进行匹配并且识别，可以识别给定场景下的静态图像识别。目前很多成功的人脸识别技术已经可以识别动态图像系列，而且可以从已知的人脸库中识别多个人脸，有的还从年龄、种族、性别、表情甚至是语音等方面来研究人脸，并且取得很好的效果[2]。人脸识别系统要解决的关键问题是：如何在复杂的图像中分割人脸、如何才能采集到人脸面部的特征、系统在识别时是否及时准确等技术问题。由于待识别的人脸图像是一个未知的图像，系统要将待处理的图像与样本库的图像进行比较，得出与待处理图像相一致或者是相似率很高的图像；接着系统在识别时对输入人脸图像进行判别分析，并将判别的结果输出，如果跟样本库的图像一致或有相似性，则接受，反之拒绝[3]。 1.1人脸识别的研究目的及意义近年来我国信息技术的快速发展以及应用越来越普及，以及计算机的软硬件性能的不断提升，高效率的人脸识别技术的实现成本可以降低到了可以接受的程度。加上社会经济的快速发展，对金融贸易和安全入口方面提出更高的要求，所以人脸识别技术得到社会各界的重视。人脸识别在现今生物识别技术中应用最广泛的技术之一，虽然我国人脸识别技术起步较晚，但是在短短的几年内为广大人所知。我们平时看到的人脸识别技术运用最多的应该是在电影中：即将拍到的面部图片输入到计算机，然后与计算机中的面部图像资料进行比对，并找出与之相对的资料和记录。由于人脸识别技术拥有以上的诸多优势，所以人脸识别技术将成为一个活跃的研究领域。

人脸识别技术论文

人脸识别技术论文人脸识别，特指利用人脸视觉特征信息的分析比较结果进行身份鉴别的计算机技术。下面是店铺为大家整理的人脸识别技术论文，希望你们喜欢。人脸识别技术论文篇一人脸识别技术综述摘要：文章首先对人脸识别技术进行了介绍，其次回顾了人脸识别研究的发展历程及识别方法的基本分类，然后对当前主流的人脸识别方法展开了详细的论述，最后提出了人脸识别技术面临的问题及研究方向。关键词：人脸识别;特征脸;线形判别分析;局部二值模式中图分类号：TP391 Survey of face recognition technology He Chun (Education and Information Technology Center， China West Normal University， Nanchong Sichuan 637002， China) Abstract：This paper introduces technology of face recognition firstly， and reviews the development process and the basic classification method of face recognition. After that，the paper discusses the current methods of face recognition in detail， therefore proposes the existing problems in the research of recognition faces and future’s research direction. Key words：face recognition; Eigenface; linear discrimination analysis; LBP 1 人脸识别技术简介人脸识别，特指利用人脸视觉特征信息的分析比较结果进行身份鉴别的计算机技术[1]。一般人脸识别有广义和狭义之分，广义是指包含人脸图像采集、定位、预处理、身份确认与查找等在内的技术;而狭义仅指身份确认或查找系统。

毕业设计(论文)—基于PCA的人脸识别系统设计

HUNAN UNIVERSITY 毕业设计(论文) 设计论文题目基于PCA的人脸识别系统学生姓名李涛学生学号20080810410 专业班级08级计科四班学院名称信息科学与工程学院指导老师潘华伟学院院长章兢 20012 年 5 月18 日

摘要随着计算机视觉技术的发展，以与社会的各个领域的需要，根据人固有的生物特征对人进行身份验证的课题吸引了一批研究人员，比较常见的有语音识别，指纹识别，人脸识别等技术。其中人脸识别因为识别率高、主动性强、使用方便等因素，在身份验证的各类方法中有独特的优势与相关的应用，成为了人体特征识别中的比较热门的研究课题。本文首先阐述了人脸识别研究的历史，现状以与发展趋势，并说明了人脸识别的优势和难点。然后详细地说明人脸识别的两个部分：人脸检测和人脸识别。在人脸检测部分，本文主要介绍了基于haar分类器的检测方法，并详细说明了haar分类器的训练过程，讲述了分类器检测人脸的原理。在人脸识别部分，首先获取人的个人信息的，对人脸图像的采集并进行灰度化、归一化等预处理，然后采用PCA（主成分分析法）对采集到的图像进行特征提取，并存储相关的特征信息，最后对待识别的图像进行特征提取和分析，与训练的人脸图像数据计算欧式距离，最终识别出人的身份。在本文的最后，对实现的系统各项功能进行实验，对影响识别率的维数、采集图像数因素进行实验分析，并提出了主成分分析法人脸识别的优点和缺点。最后总结毕业设计中的不足，自己的心得体会，并对未来学习进行展望。关键词：人脸检测，haar分类器，PCA，人脸识别

Abstract With the development of computer vision technology, and social needs in many areas, the subject of authentication according to the inherent biological characteristics attracted a group of researchers ，Voice recognition, fingerprint recognition, face recognition technology are common。Face recognition with the recognition rate, motivated, easy to use and other factors，has unique advantages in all kinds of authentication methods and related applications，has become a popular research topic in the human feature recognition。 This paper first describes the history, current situation and development trend of face recognition research, and describes the advantages and difficulties of face recognition。And then detail the recognition of two parts: face detection and face recognition。In the face detection part, the paper mainly describes the detection method based on haar classifier, and details of haar classifier training process, about the principle of the classification of the detected face。In face recognition part, it first obtains personal information the acquisition of face images and graying, owned by a pretreatment。And then using PCA (Principal Component Analysis) collected image feature extraction, and storage characteristics of information，int the last ，identifiable image feature extraction and analysis, and training of the face image data to calculate the Euclidean distance, and ultimately identify the identity of the person。In the last experiment, the dimension of the recognition rate, number of images collected factors experimental analysis, and the advantages and disadvantages of the principal component analysis for face recognition system implemented various functions. The final summary of graduate design deficiencies, and their own feelings and experiences and future learning prospects。 Keywords: face detection, Haar classifier, PCA, face recognition

基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文

毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于PCA的人脸识别算法实现

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作与取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得与其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了意。作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部容。作者签名：日期：学位论文原创性声明本人重声明：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容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关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。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分容编入有关数据库进行检索，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。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日

基于PCA和SVM的人脸识别算法研究

基于PCA和SVM的人脸识别算法研究近年来，随着计算机技术的不断发展，人脸识别技术也越来越成熟。它广泛应用于安全监控、身份验证、人脸检索等方面。在人脸识别系统中，算法是核心部分，一个先进的算法可以大大提高识别准确率和速度。本文将介绍基于PCA和SVM的人脸识别算法，并对其进行研究和分析。一、PCA（主成分分析）算法首先，PCA是一种常用的降维算法。通俗来说，就是把高维度的数据（例如人脸图片）进行降维处理，从而提高计算效率，减小存储空间。PCA的基本思想是找到一个新的坐标系，使得数据在该坐标系下的方差最大。在人脸识别中，我们可以把一个人的脸看做一个高维向量，将其降到低维度。对于一个人的多张脸部图片，将其映射到同一个向量空间中，即可进行比较。 PCA算法的实现流程如下： 1. 将一批样本数据的高维度矩阵进行中心化操作，即每一维度减去均值。 2. 计算协方差矩阵。协方差描述了两个变量之间的关系。 3. 对协方差矩阵进行特征值分解，得到每一列的特征向量，每个特征向量都对应一个主成分。

4. 将原始的高维度数据投影到主成分上，从而得到低维度的表示。 5. 根据投影后的数据进行分类或识别。 PCA算法的优点是简单、高效，且能够保留大部分数据的信息，但是其缺点也比较明显，即无法很好地处理非线性的数据，因此在一些复杂场景下效果并不理想。二、SVM（支持向量机）算法其次，SVM是一种常用的分类算法。在人脸识别中，它的作用是判别某一张图片是否属于某个人。与其他分类算法相比，SVM 算法具有较高的准确率和泛化能力。SVM算法将样本数据投影到高维度的特征空间中，并找到最好的超平面，从而实现分类。 SVM算法的实现流程如下： 1. 对样本数据进行特征提取，提高数据的区分度。 2. 计算每个样本点与空间中各点之间的距离，从而找到最好的超平面。 3. 对于新数据，利用超平面进行分类。 SVM算法的优点是准确率高，且可以很好地解决非线性分类问题，但是其确实需要大量的计算资源和存储空间，且求解过程较复杂。

基于PCA的人脸识别算法

基于PCA 的人脸识别算法摘要:文章具体讨论了主成分分析( PCA)人脸识别算法的原理及实现。它具有简单、快速和易行等特点,能从整体上反映人脸图像的灰度相关性具有一定的实用价值。关键词:人脸识别;PCA;生物特征;识别技术 1引言 PCA ，即Principal Component Analysis ，主成分分析方法，是一种得到广泛应用的事实上的标准人脸识别方法。传统主成分分析方法的基本原理是：利用K-L 变换抽取人脸的主要成分，构成特征脸空间，识别时将测试图像投影到此空间，得到一组投影系数，通过与各个人脸图像比较进行识别。这种方法使得压缩前后的均方误差最小，且变换后的低维空间有很好的分辨能力。 2 K-L 变换 PCA 方法是由Turk 和Pentlad 提出来的，它的基础就是Karhunen-Loeve 变换（简称K-L 变换），是一种常用的正交变换。首先对K-L 变换作一个简单介绍：假设X 为n 维的随机变量，X 可以用n 个基向量的加权和来表示： X= ∑=n i a 1i φi 式中：αi 是加权系数，φi 是基向量，此式可以用矩阵的形式表示： X =(φ1 ,φ2,φ3 ,……,φn )( α1, α2 ,…… αn )= Φα 系数向量为： α=ΦT X 综上所述，K-L 展开式的系数可用下列步骤求出：步骤一求随机向量X 的自相关矩阵R=E[X T X],由于没有类别信息的样本集的μ均值向量，常常没有意义，所以也可以把数据的协方差矩阵∑=E[(x-μ)(x-μ)T ]作为K-L 坐标系的产生矩阵，这里μ是总体均值向量。步骤二求出自相关矩阵或者协方差矩阵R 的本征值λi 和本征向量φi ，Φ=(φ1 ,φ2, φ3 ,……,φn ) 步骤三展开式系数即为α=ΦT X

基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究

基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究人脸识别技术是近年来人工智能领域的热点之一，它广泛应用于安防监控、人脸支付、人脸解锁等领域。而基于主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）改进的人脸识别技术，又成为了研究的焦点之一。本文就基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术进行研究，探讨其原理、方法及应用前景。一、PCA与LDA的基本原理 PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维技术，通过找到数据中的主成分来实现数据的降维。在人脸识别领域，PCA可以将高维的人脸图像数据降维到低维空间中，从而减少计算量和提高识别速度。 LDA（Linear Discriminant Analysis）是一种监督学习的降维技术，它将数据投影到低维空间中，并使得不同类别的数据在投影后能够更好地分离。在人脸识别中，LDA可以通过最大化类间散布矩阵与最小化类内散布矩阵的比值来实现对数据的最优投影，从而提高人脸识别的准确性。二、PCA与LDA在人脸识别中的应用基于PCA的人脸识别方法首先将人脸图像进行预处理，然后利用PCA技术对处理后的人脸图像进行降维处理，得到降维后的特征向量。接着利用降维后的特征向量进行人脸识别，最终得到识别结果。基于PCA的人脸识别方法简单易行，计算速度快，因此在实际应用中得到了广泛的应用。基于PCA的人脸识别方法也存在着一定的局限性，主要表现在对人脸特征的提取能力较弱，难以区分不同人脸之间的微小差异。为了克服这一局限性，研究者们将LDA技术引入到基于PCA的人脸识别方法中，形成了基于PCA和LDA的改进算法。在基于PCA和LDA的改进算法中，LDA可以对PCA得到的低维特征向量进行进一步的优化，使得数据在低维空间中更好地分离。具体而言，基于PCA和LDA的改进算法首先利用PCA技术对人脸图像进行降维处理，得到降维后的特征向量；然后利用LDA技术对降维后的特征向量进行进一步的优化，得到最终的特征向量；最后利用最终的特征向量进行人脸识别，得到识别结果。通过引入LDA技术，基于PCA和LDA的改进算法能够充分挖掘人脸图像中的有效信息，提高人脸识别的准确性和稳定性。实验证明，基于PCA和LDA的改进算法在人脸识别准确率、鲁棒性、抗干扰能力等方面都具有明显的优势，成为了当前人脸识别领域的研究热点之一。

基于改进的PCA算法的人脸识别技术

基于改进的PCA算法的人脸识别技术近年来，随着科技的不断发展，人脸识别技术在各个行业和领域中得到了广泛应用，例如安防、金融、物联网等。基于人脸识别技术的应用越来越多，对于算法的精度和效率要求也越来越高，传统的PCA算法已经无法满足实际需求，因此改进的PCA算法应运而生。一、传统的PCA算法 PCA(Principal Component Analysis)是一种广泛应用于统计学、机器学习、数据降维等领域的线性代数方法。在人脸识别中， PCA算法可以提取出人脸图像中最具代表性的几个特征向量，并将人脸图像映射到这些特征向量的空间中，对于新的人脸图像，则可以通过计算其在特征向量空间中的投影，从而实现人脸识别的目的。传统的PCA算法的基本步骤包括：取得待处理的样本数据，对数据进行标准化，以样本奇异值分解的方式求出协方差矩阵的特征向量和特征值，然后选取前N个最大的主成分，代表了数据变化最大的方向，构成新的特征向量空间，将样本投影到新的空间中，最后用基于距离度量的方法实现人脸识别。二、改进的PCA算法

虽然传统的PCA算法在人脸识别中有着良好的应用效果，但是其在一些特定情况下的缺陷也不容忽视。例如，当数据集中存在噪声或者标准化不充分时，传统的PCA算法的性能会大幅下降，导致识别率不够稳定，易受到干扰。因此，研究者提出了一系列改进的PCA算法，例如 KPCA(Kernel Principal Component Analysis)、FLD(Linear Discriminant Analysis)等，这些算法都在传统的PCA算法中加入了一些新的处理方法，提高了PCA算法的性能和鲁棒性。 1.KPCA算法 KPCA算法是一种基于核方法的PCA算法，在特征向量的空间中引入了核函数的概念，通过非线性变换将低维数据映射到高维空间中，在高维空间中进行PCA操作。这样做的好处是可以在低维空间中处理非线性问题，从而提高了PCA算法在人脸识别中的识别率。 2.FLD算法 FLD算法是一种线性判别分析方法，它可以在一组样本中寻找出最具区分性的特征，减少了特征的维度，提高了识别率。与 PCA算法不同的是，FLD算法着重寻找能够最大化分类间距离的特征，而不是简单地寻找通过映射后马氏距离的最大值，因此 FLD算法在特征提取方面具有一定的优势。

基于PCA的人脸识别系统的设计与实现

基于PCA的人脸识别系统的设计与实现基于PCA的人脸识别系统的设计与实现一、引言人脸识别系统是指能够自动识别图像或视频中人物面部特征的一种技术。随着计算机视觉和模式识别的发展，人脸识别技术被广泛应用于安防系统、个人身份认证、人机交互等领域。在人脸识别系统中，降维是其中重要的一环，主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的降维方法。本文基于PCA，设计并实现了一个基于PCA的人脸识别系统。二、基于PCA的人脸识别系统原理 1. 数据收集与预处理首先，我们需要收集一组人脸图像作为训练集。这些图像应包含多个人脸的样本，并尽可能涵盖人脸的不同姿态、表情和光照条件。然后，对采集的图像进行预处理，将其转换为灰度图像，并对图像进行对齐、裁剪等处理，以便提取有效的人脸特征。 2. 特征提取与降维在人脸识别系统中，主成分分析的作用是对人脸图像进行降维。首先，利用训练集对人脸图像进行特征提取，其中一个常用的方法是提取图像的局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）。LBP能够提取图像中的纹理特征，对于人脸识别来说非常有效。然后，利用PCA对提取的特征进行降维，降低特征的维度，并保留最重要的特征信息。 3. 训练与分类在降维后的特征空间中，我们使用支持向量机（Support

Vector Machine, SVM）进行训练与分类。SVM是一种常用的机器学习算法，能够有效地对不同类别的样本进行分类。在训练过程中，我们使用已知标签的人脸图像来训练SVM分类器。通过学习每个人脸样本的特征分布，系统能够建立一个分类器，用于将未知人脸图像分为已知的不同人物。 4. 人脸识别在人脸识别阶段，我们使用训练好的SVM分类器来对未知人脸图像进行分类。首先，对未知人脸图像进行类似的预处理，包括灰度化、对齐和裁剪等。然后，提取特征并将其映射到降维后的特征空间中。最后，利用训练好的SVM分类器，将未知人脸图像识别为已知的人物身份。三、基于PCA的人脸识别系统实现为了实现基于PCA的人脸识别系统，我们可以使用开源软件包进行快速开发。例如，OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，提供了许多人脸识别和图像处理相关的函数和类。下面是一个简单的系统实现步骤： 1. 数据收集与预处理：使用摄像头或数据集收集人脸图像，并进行灰度化、对齐和裁剪等处理。 2. 特征提取与降维：利用LBP提取图像的纹理特征，并使用PCA进行降维处理。 3. 训练与分类：使用SVM对已知人脸图像进行训练和分类，建立一个能够识别不同人物的模型。 4. 人脸识别：对未知人脸图像进行预处理、特征提取和特征映射，然后使用已训练好的模型进行识别。四、基于PCA的人脸识别系统的应用前景基于PCA的人脸识别系统在实际应用中有着广泛的应用前景。首先，在安防系统中，人脸识别技术能够实时检测和识别陌生

基于PCA的人脸识别算法研究毕业论文

基于PCA的人脸识别算法研究毕业论文目录摘要 .................................................. 错误!未定义书签。Abstract .............................................. 错误!未定义书签。第1章绪论 .. (1) 1.1选题背景及意义 (1) 1.2国外研究现状 (2) 1.2.1 国外研究现状 (2) 1.2.2 国研究现状 (3) 1.3人脸识别技术的研究容与技术难点 (3) 1.3.1 人脸识别技术研究容 (3) 1.3.2 人脸识别技术研究难点 (3) 1.4本文研究容与结构安排 (4) 第2章人脸识别相关技术介绍 (5) 2.1系统概述 (5) 2.2人脸识别主要技术 (5) 2.2.1 二维人脸识别算法介绍 (5) 2.2.2 三维人脸识别算法介绍 (6) 2.3常用的人脸图像库 (6) 2.4人脸的特征提取 (7) 2.4.1 几何特征提取法 (7) 2.4.2 代数特征提取法 (8) 2.5本章小结 (10) 第3章基于PCA的人脸识别算法 (12) 3.1引言 (12) 3.2K-L变换 (12) 3.2.1 K-L变换原理 (13) 3.2.2 K-L变换性质 (14)

3.3SVD定理 (15) 3.4距离的计算 (17) 3.5基于PCA的人脸识别 (18) 3.5.1 人脸的表示 (18) 3.5.2 特征脸空间的构造 (18) 3.5.3 特征提取 (19) 3.5.4 人脸识别 (20) 3.6MATLAB仿真实现 (20) 3.7结果分析 (26) 3.8本章小结 (28) 第4章与基于Fisherface方法的特征提取原理对比 (29) 4.1PCA方法的优缺点 (29) 4.2基于Fisherface法的人脸特征提取理论介绍 (29) 4.3FisherFace方法的优缺点 (31) 4.4两种方案的理论对比 (31) 4.5本章小结 (32) 结论 (33) 参考文献 (34) 致谢 (36) 附录 1 (37) 附录 2 (44) 附录 3 (48) 附录 4 (57)