人脸识别技术的研究与实现【毕业论文】

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1、本科毕业设计（20届）人脸识别技术的研究与实现摘要生物特征识别技术使用了人体本身固有的生物特征，与传统的身份识别方法不同，具有更高的安全性、可靠性和有效性，越来越受到人们的重视。人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。本文主要介绍了人脸识别的研究背景、发展历程和研究意义，比较分析当前常用的人脸识别技术，以及存在的主要困难。并实现了人脸识别系统，该系统是在ORL人脸数据库的基础上首先通过灰度变换、几何校正、直方图

2、均衡化、二值化等手段对人脸图像的预处理再使用了主成分分析法（PCA）、K-L变换来实现人脸特征提取和识别的。最后给出了基于MATLAB环境的编程及实验结果。关键词：人脸识别；主成分分析；K-L变换；特征脸AbstractBiometrictechnologyusesthehumanbodyitselfinherentbiologicalcharacteristics,andtraditionalidentificationmethodisdifferent,hasahighersecurity,reliabilityandvalidity,moreandmoreattent

3、ionbypeople.Facerecognitiontechnologyasbiometrictechnologyimportantconstituent,inthelastthreeyearsreceivedextensiveattentionandresearch,hasbecomeacomputervisionandpatternrecognitionofthepopularresearchfields.Facerecognitioninpublicsafety,certificateverifying,entranceguardsystem,videosurvei

4、llance,etchavebroadapplicationprospect.FaceRecognitionintroducestheresearchbackground,developmentprocess,meaning,comparativeanalysisofthecurrentcommonlyusedfacerecognitiontechnology,andthemaindifficulties.Realizedfacerecognitionsystem,whichisinORLfacedatabasebasedonthefirstfaceimagepreproc

5、essingthroughre-usetheprincipalcomponentanalysis(PCA),K-Ltransformtoachievefacialfeatureextractionandrecognition.Finally,theprogrammingenvironmentbasedonMATLABandexperimentalresults.Keywords:FaceRecognition;Principalcomponentanalysis;K-LTransform;Eigenfaces目录1引言11.1研究的背景和意义11.2人脸识别的发展及现状11

6、.3人脸识别的研究范围及方法21.3.1PCA算法21.3.2Fisher方法21.3.3弹性图匹配方法31.3.4隐马尔可夫模型方法31.3.5人工神经网络方法31.3.6支持向量机方法41.4本文主要研究内容42总体设计63　人脸图像的预处理83.1概述83.2人脸区域的检测与定位83.3人脸图像的标准化103.3.1灰度变换103.3.2几何校正103.3.3直方图均衡化133.3.4二值化154　基于PCA的人脸识别174.1K-L变换的原理174.2PCA算法的原理194.3PCA人脸识别方法224.4PCA的优缺点分析234.5实验结果及讨论235　结论与展望2

7、5致谢26参考文献27附录1源代码291引言1.1研究的背景和意义人脸识别因其在公安（罪犯识别等）、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[1]。迄今为止，机器视觉技术的发展已经历了一个较为漫长的旅程。它最初只是应用于生产流水线，简单的模拟人的视觉来执行一些繁琐、重复性的任务。经过研究者们的不懈努力，今天我们已经可以利用它实现更有效、友好、自由的人机交互界面，并且随着人脸研究的进一步发展，更可以让计算机实现通过观察一个