基于主分量分析的人脸识别

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1、基于主分量分析的人脸识别目录摘要1Abstract21人脸识别概述31.1选题背景与意义31.2人脸识别的研究内容31.3人脸识别的优势与难点41.4人脸识别的应用领域62人脸识别的基本方法72.1人脸的图像表示72.2图像预处理72.3人脸的检测与定位82.4特征提取82.5人脸判定93PCA算法原理93.1引言93.2主分量分析方法103.2.1特征选择过程103.2.2特征提取过程113.3PCA算法在人脸识别的实现123.3.1特征人脸空间的建立123.3.2通过特征脸空间来识别人脸134实验结果及分析15致谢1

2、8参考文献:19附录20福建工程学院本科毕业设计(论文)作者承诺保证书本人郑重承诺:本篇论文设计(论文)的内容真实、可靠。如果存在弄虚作假、抄袭的情况,本人愿意承担全部责任。学生签名:年月日福建工程学院本科毕业设计(论文)指导老师承诺保证书本人郑重承诺:我已按有关规定对本篇论文设计(论文)的选题与内容进行了指导和审核,该同学的毕业设计(论文)未发现弄虚作假、抄袭的情况,本人愿意承担指导教师的相关责任。指导老师签名:年月日基于主分量分析的人脸识别摘要人脸识别技术作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别技术,是以通过计算

3、机提取人脸的特征,并根据这些特征进行身份验证的一种技术。人脸与人体的其他生物特征一样与生俱来,它们所具有的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提;同其他生物特征识别技术相比,人脸识别技术具有操作简单、结果直观、隐蔽性好的优越性。因此,人脸识别在信息安全、刑事侦破、出入口控制等领域具有广泛的应用前景。本文的研究内容主要包括以下几点:(1)对人脸识别研究的内容、优势与难点、应用领域等作了详细介绍。(2)介绍主成分分析法(PCA),并利用三阶近邻方法实现了人脸识别。(3)给出了基于matlab环境的编程及实验结

4、果,并对结果进行分析。关键词:人脸识别,主成分分析,三阶近邻,特征脸23FacerecognitionbasedonPCAAbstractAsarecognitiontechnologyinthefieldofbiometricidentification,facerecognitionisbasedonphysicalcharacteristics.Itextractsfacialfeaturesbycomputer,andaccordingtothesefeaturestoauthenticate.Face,like

5、otherbodybiometrics,isinherent.Theyprovidethenecessarypreconditiontotheidentityauthenticationsincetheyareuniqueandnoteasilytobereplicated.Comparedtootherbiometrics,facerecognitiontechnologyissimpletooperation,intuitiveresults,goodhiddenandothergoodadvantages.Ther

6、efore,facerecognitionhasawiderangeofapplicationsininformationsecurity,criminaldetection,accesscontrolandotherfields.Thisstudymainlyincludethefollowingtips:(1)Thisarticleintroducestheresearchcontentsoffacerecognition,theiradvantagesanddifficulties,andapplicationfi

7、eld,etc.(2)Introducestheprincipalcomponentanalysis(PCA),andusingthree-orderneighbormethodrealizesthefacerecognition.(3)Programeditbasedthematlabenvironmentandprovidetheexperimentresultandanalysisedit.KeyWords:FaceRecongnition,PCA,three-orderneighbor,Eigenface231人

8、脸识别概述1.1选题背景与意义21世纪是信息技术、网络技术的世纪。随着计算机网络的高速发展,信息的安全性、隐蔽性越来越重要。网络哦信息化时代的一大特征就是身份的数字化和隐蔽化。如何有效、方便地进行身份验证和识别,已成为人们日益关心的问题,也是当今时代必须解决的关键性社会问题。身份证、工作证、智能卡、口令密码、网络登录

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