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时间:2018-07-21
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1、本科毕业设计(论文)基于PCA的人脸识别算法研究2016年6月3日本科毕业设计(论文)基于PCA的人脸识别算法研究学院:信息科学与工程学院专业(方向):通信工程题目题目名称基于PCA的人脸识别算法研究题目性质1.理工类:工程设计(√);工程技术实验研究型();理论研究型();计算机软件型();综合型()。2.文管类();3.外语类();4.艺术类()。题目类型1.毕业设计(√)2.论文()题目来源科研课题(√)生产实际()自选题目()主要内容人脸识别是人脸识别系统中一个非常重要的研究方向。PCA算法是主成分分析法,通过此算法可将问题的关键信息保留
2、并反映出来。本课题设计基于PCA的人脸识别算法,设计一种简单,快速,有效的人脸识别方案,并基于Matlab进行仿真实验,分析算法性能。基本要求[1]通过查阅相应书籍和资料,掌握算法的基本理论。比较并分析不同算法的性能。[2]设计一种基于PCA算法的人脸识别方案。[3]利用Matlab实现设计方案。[4]分析算法在提高人脸识别准确性方面的性能。[5]研究内容有实际应用价值,参考资料[1]现代图像处理技术及Matlab实现张兆礼编著人民邮电出版社2001[2]人脸图像特征抽取与维数研究[D]金忠南京理工大学出版社1999[3]模式识别(第二版)边肇棋
3、,张学工著清华大学出版社2000[4]中国期刊网上的相关文章周次1—4周5—8周9—12周13—16周17—18周应完成的内容收集资料熟悉课题内容确定设计思路熟悉程序设计语言,确定算法的实现方案编写程序实现设计方案上机调试并进行优化实验结果整理和总结,撰写论文课题总结答辩指导教师:职称:副教授2016年6月6日注:周次完成内容请指导老师根据课题内容自主合理安排。摘要摘要社会的进步和科技的发展使人们急需一种可靠、简便、快捷的身份识别技术。近些年来人脸识别由于其具有非接触的识别方式、快速的识别过程和稳定的识别系统等优点受到了人们广泛的关注。本文基于M
4、ATLAB,设计并实现了一种基于主成分分析法-PCA算法的人脸识别系统。本文主要研究了基于PCA的特征脸识别的方法,利用PCA中的霍特林变换和奇异值分解定理得到人脸分布的主要成分,即特征向量(特征脸),构造出特征脸空间。将训练库中的人脸图像和待识别的人脸图像分别投影到该空间上,基于几何距离最小的原则作为匹配的识别图像输出。采用ORL人脸数据库进行模拟,借用MATLAB工具仿真实现了该人脸识别系统,实验结果表明该系统能够在人脸表情变化,姿势变化,有无遮挡物等情况下达到较高的识别率。所以基于PCA的人脸识别算法的实现研究是有一定意义的。关键词人脸识别
5、;PCA;特征脸;MATLABI摘要AbstractWiththesocialprogressandtechnologicaldevelopmentsothatpeopleneedareliable、simple、quickidentificationtechnology.Inrecentyears,facerecognitionbecauseofitsrecognitionprocessofoncontactdetectionmethod,fastandstablehasattractedwidespreadconcern.Inthispape
6、r,basedonMATLAB,thedesignandimplementationofafacerecognitionsystembasedonprincipalcomponentanalysis.ThispapermainlystudiedtheEngenfaceoffacerecognitionbasedonPCAmethod,usingtheK-Ltheoremandsingularvaluedecompositiontheoremtogetthemaincomponentsofthefacedistribution,thefeature
7、vector(eigenface).thenconstructthefacespace.Projectingthetraininginthelibraryfaceimageandidentifyfaceimageontothefacespacerespectively.ThematchingimageoutputbasedontheprincipleminimumgeometricdistanceUsingtheORLfacedatabaseandMATLABsimulationtoolstorealizethehumanfacerecognit
8、ionsystem.Theexperimentalresultsshowthatthesystemcanchangesinfaciale
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