基于MATLAB的人脸识别

1、T） 的特点的基础上研究了基于分块 DCT 变换和 PCA 的人脸识别算法，充分利用了分块 DCT 变换快速高效的特点以及 PCA 方法降维减少运算时间的优势，大大缩短识别时间。
首先利用分块 DCT 对 人脸图像进行预处理， 将 DCT 预处理后的低频信息作为特征。
最后通过使用 K-L 变换取特征值、特征向量以及 PCA 降维的方式来形成特征脸，识别部分采用欧 氏距离最近邻法进行了人脸识别。
在 ORL 及 YALE 人脸库上实验结果表明，本 方法不仅能提高人脸识别的识别率，并且利用了分块 DCT 快速高效的特点，能 够显著缩短识别时间。
关键词：离散余弦变换(DCT)；主成分分析法(PCA)；K-L 变换；人脸识别； 预处理 II ABSTRACT With the rapid development of computer and network technology, information security shows unprecedented importance. Face recognition because of its wide development pro。

2、大间距准则算法 （KMMC） 采用非线性映射将原始数据由数据空间映射到高维特征空间， 然后再在特征空间中进行了相应的线性操作，该特征提取方法消除了核鉴别矢量间的统 计相关性，提高了特征提取的有效性，通过在 ORL 人脸库上进行试验，结果表明提出 的特征提取方法在人脸识别中的有效性。
关键词：关键词：人脸识别；降维；KMMC II Kernel MMC Based Face Recognition Algorithms System Abstract Face recognition is one of the hottest research topics in pattern recognition. In practical applications, the faces image are high-dimensional, which will encounter the curse of dimensionality, and in such cases, there is a great need to use dimensionality reduction met。

3、字图像处理及过程数字图像处理及过程 . 7 2.2.1 图像处理的基本操作图像处理的基本操作 8 2.2.2 图像类型的转换图像类型的转换 8 2.2.3 图像增强图像增强. 8 2.2.4 边缘检测边缘检测. 9 2.32.3 图像处理功能的图像处理功能的 MatlabMatlab 实现实例实现实例 . 9 2.4 2.4 本章小结本章小结 13 第三章第三章 人脸图像识别计算机系统人脸图像识别计算机系统 . 14 3.1 3.1 引言引言. 14 3.23.2 系统基本机构系统基本机构 . 15 3.3 人脸检测定位算法人脸检测定位算法 . 15 1 3.4 3.4 人脸图像的预处理人脸图像的预处理 23 3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 . 23 第四章第四章 基于直方图的人脸识别实现基于直方图的人脸识别实现 . 26 4.1 识别理论识别理论. 26 4.2 人脸识别的人脸识别的 matlab实现实现 . 26 4.3 4.3 本章小结本章小结 27 第五章第五章 总结总结 28 致谢致谢 29 参考文献参考文献 30 附录附录 。

4、用价值 和商用价值。
人脸特征作为一种生物特征，与其他生物特征相比，具有有好、直 接、方便等特点，因此使用人脸特征进行身份识别更易于被用户所接受。
人脸识别技术在过去的几十年得到了很大的发展，但由于人脸的非刚性、表 情多变等因素，使得人脸识别技术在实际应用中面临着巨大的困难。
本文针对近 年来国内外相关学术论文及研究报告进行学习和分析的基础上，利用图像处理的 matlab实现人脸识别方法，这种实现简单且识别准确率高，但其缺点是计算量大， 当要识别较多人员时，该方法难以胜任。
利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿 真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中，并利用灰度图 像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。
关键词： 图像处理, Matlab, 人脸识别, 模式识别 河南城建学院本科毕业设计（论文） ABSTRACT II ABSTRACT Human face recognition focuses on pattern recognition ,image processing andot。

5、 . - 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 - 人脸识别方法的分析与研究 - - II 参考文献 . - 17 - 附录 . - 18 - 人脸识别方法的分析与研究 - - III 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。
本文介绍了多种人脸识别方法，基于对人脸识别方法优缺点的分析比较, 提出了一种 基于主元分析(PC。