基于matlab的人脸识别系统的设计【字数：13695】
摘 要通过人脸信息视觉特征来进行人脸识别分析用来辨别身份，进行身份认定的一种计算机信息科学技术。人脸识别是国内外目前非常流行的一种研究领域，主要涉及到计算机技术和数字图像处理技术。这两门技术也是目前非常流行的处理人脸识别必须使用的技术。人脸识别技术主要通过灰度处理来实现对人脸的检测和跟踪，从而实现自动调整图像放大率。这项技术是一种生物识别技术，利用生物体本身的生物学特性来实现对单个生物体的识别。人脸识别技术目前主要用于身份识别。人脸识别技术在许多方面具有广阔的应用前景。本文的工作是基于PCA算法的研究基础上，通过基于MATLAB的人脸识别系统的设计研究，得到了一些有意义的结果。然而，由于人脸的自然特征，人脸识别是一项复杂的工程，也吸引了大量研究人员的兴趣。到目前为止，人脸识别技术基本上处于使用的早期阶段。随着数字图像处理技术和计算机视觉识别技术的发展，人脸识别技术取得了一定的突破。但是，仅使用一种现有的方法很难获得良好的识别效果。如何与其他技术相结合，提高识别率和速度，减少计算量，提高鲁棒性。如何使用嵌入式和硬件实现以及如何进一步推广它是一个值得研究的问题。
目 录
第一章 绪论 1
1.1课题研究背景 1
1.2课题研究意义 1
1.3课题国内外研究现状 1
1.4论文研究内容与章节安排 2
第二章 需求分析 4
2.1可行性分析 4
2.2功能分析 5
2.3开发环境分析 5
第三章 系统设计 7
3.1识别系统构成 7
3.2 PCA识别算法 8
3.3 PCA算法实现 10
第四章 软件设计与实现 12
4.1 Matlab软件 12
4.2人脸识别处理 12
4.3人脸识别流程 14
4.4人脸识别实现 16
结束语 28
致 谢 29
参考文献 30
第一章 绪论
1.1课题研究背景
随着社会经济的快速发展，人们的关注点开始往识别技术方向转移。目前，计算机信息技术和数字图像处理取得了重大突破。自 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
动识别技术得到了广泛的应用，性能得到了很大的提高，价格也下降到了大众可接受的水平。
人脸识别技术是一项生物识别技术方法。人脸识别是近年来出现的一种新技术，但目前还不清楚其发展前景如何。在国外，人脸识别技术已在我国许多重要部门和军警部门得到应用。在一些影片中，警方拍摄了嫌疑犯的面部照片，通过计算机处理，并将其与警方数据库中的数据进行了比较，从而更容易确定细节，找出线索进行识别。在我国，人脸识别技术的研究始于20世纪90年代，广泛应用于公安、安全等工作中，同时也用于记录信息和犯罪。任何技术的开发都是由实际市场应用需求驱动的，人脸识别技术也是一样。它的初步发展和进展被公安部门用于刑事照片的档案管理和刑事调查。如今，这种技术在信息安全和各类业务系统中有许多应用。
1.2课题研究意义
在目前的人脸图像处理阶段，主要包括人脸检测与识别、人脸跟踪、姿态估计和表情检测。然而，所有这些研究都涉及到常见的人脸识别和本地化问题。
目前人脸识别技术是具有挑战性的研究，主要用于机器视觉和模式识别，发展前景被大家广泛看好。人脸识别技术涉及领域广泛，包括数字图像处理和计算机视觉识别等多个学科。目前，由于面部特征的分布非常相似，且面部本身是一个灵活的对象，因此在实际应用中，FRT仍面临着严重的问题。改变面部表情、手势、发型和化妆会给纠正识别带来相当大的麻烦。如何满足识别的精准性是当前需要解决的人脸识别的核心技术问题。
人脸识别技术的研究具有重要的现实意义。第一，它能增强人类的视觉识别技术；第二，它是人工智能发展的必然所需技术之一。同时，人脸识别技术具有自然、无入侵、成本低、智能化等明显优势。人脸识别技术的研究也具有重要的学术价值。由于眼镜、胡须和发型等复杂的人体细节的干扰，这对这项技术来说是一个巨大的挑战。人脸识别系统的成功构建将为解决其他类似复杂问题提供重要的启示。
1.3课题国内外研究现状
人脸识别技术应用非常的广泛，现在在许多领域都有相关应用存在，并起到了关键作用。1966年人脸识别始于普里大学，当时的BRDSOE正在通过人脸进行相关的识别研究。经过半个多世纪的发展，人脸识别技术得到了非常广泛的应用。下面，将对相关现状进行介绍。
1.3.1国外研究现状
人脸面部识别研究始于1966年，由Pri的Bledsoe开发。Bledsoe是1990年在日本开发的一种人体图像识别机器，它可以识别出3500人中的一个人。1993年，美国国防部高级研究项目局成立了人脸识别研究中心，并通过数据库创建了人脸数据库，来判断数据算法的可行性。
美国陆军研究所也使用VC开发软件来实现FAR为49%。通过使用该研究所的算法实现的人脸识别效果进行公共实验，结果显示FAR为53%。同时该算法还需要通过手动或自动指示人眼在图像中的中心坐标。同时该系统在在校园也进行的测试，显示结果不太理想，出现了许多的错误识别，其中错误识别较高的包括华盛顿大学和加利福利亚大学。英国大学的工程研究和该公司的ViagiFinder验证系统（Lautech、Hunter系统、德国BioID系统等）也专注于公共安全和犯罪问题。目前还没有对测试验证系统的实施进行深入研究。
1.3.2 国内研究现状
人脸识别系统几乎在所有的领域都发挥着重要作用，特别是在安全测试、智能识别访问等领域。计算机图形处理相关的技术研究，我国在这技术方面也取得一些研究成果。国家核心项目“核心图像检测与识别核心技术”已通过鉴定和初步应用，表明我国已经具备人脸识别技术研究。2002年北京职业技术发展有限公司开发了一款人脸识别系统，该系统采用了特殊处理来避免像机产生的误差，识别效果很好。但是该技术不能用于不同人脸间的正面与侧面的识别，准确的说是两者间的识别率差别较大，识别效果也不同，但还是具有很大的应用价值。2300人的前视图存储在计算机上。每个人都有一张1到7年不等距离的照片。首选速率为50，前20张输出照片可以包含与照片相同字符的70张照片。2015年1月18日，国家“十三五”规划“人脸识别系统”项目由清华大学人脸识别小组组长苏光达教授主持，该项目完成了系统设计并进行了公安部相关技术专家的评审。陪审团的结论是，该技术在国内和国际上都处于领先水平。
1.4论文研究内容与章节安排
目 录
第一章 绪论 1
1.1课题研究背景 1
1.2课题研究意义 1
1.3课题国内外研究现状 1
1.4论文研究内容与章节安排 2
第二章 需求分析 4
2.1可行性分析 4
2.2功能分析 5
2.3开发环境分析 5
第三章 系统设计 7
3.1识别系统构成 7
3.2 PCA识别算法 8
3.3 PCA算法实现 10
第四章 软件设计与实现 12
4.1 Matlab软件 12
4.2人脸识别处理 12
4.3人脸识别流程 14
4.4人脸识别实现 16
结束语 28
致 谢 29
参考文献 30
第一章 绪论
1.1课题研究背景
随着社会经济的快速发展，人们的关注点开始往识别技术方向转移。目前，计算机信息技术和数字图像处理取得了重大突破。自 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
动识别技术得到了广泛的应用，性能得到了很大的提高，价格也下降到了大众可接受的水平。
人脸识别技术是一项生物识别技术方法。人脸识别是近年来出现的一种新技术，但目前还不清楚其发展前景如何。在国外，人脸识别技术已在我国许多重要部门和军警部门得到应用。在一些影片中，警方拍摄了嫌疑犯的面部照片，通过计算机处理，并将其与警方数据库中的数据进行了比较，从而更容易确定细节，找出线索进行识别。在我国，人脸识别技术的研究始于20世纪90年代，广泛应用于公安、安全等工作中，同时也用于记录信息和犯罪。任何技术的开发都是由实际市场应用需求驱动的，人脸识别技术也是一样。它的初步发展和进展被公安部门用于刑事照片的档案管理和刑事调查。如今，这种技术在信息安全和各类业务系统中有许多应用。
1.2课题研究意义
在目前的人脸图像处理阶段，主要包括人脸检测与识别、人脸跟踪、姿态估计和表情检测。然而，所有这些研究都涉及到常见的人脸识别和本地化问题。
目前人脸识别技术是具有挑战性的研究，主要用于机器视觉和模式识别，发展前景被大家广泛看好。人脸识别技术涉及领域广泛，包括数字图像处理和计算机视觉识别等多个学科。目前，由于面部特征的分布非常相似，且面部本身是一个灵活的对象，因此在实际应用中，FRT仍面临着严重的问题。改变面部表情、手势、发型和化妆会给纠正识别带来相当大的麻烦。如何满足识别的精准性是当前需要解决的人脸识别的核心技术问题。
人脸识别技术的研究具有重要的现实意义。第一，它能增强人类的视觉识别技术；第二，它是人工智能发展的必然所需技术之一。同时，人脸识别技术具有自然、无入侵、成本低、智能化等明显优势。人脸识别技术的研究也具有重要的学术价值。由于眼镜、胡须和发型等复杂的人体细节的干扰，这对这项技术来说是一个巨大的挑战。人脸识别系统的成功构建将为解决其他类似复杂问题提供重要的启示。
1.3课题国内外研究现状
人脸识别技术应用非常的广泛，现在在许多领域都有相关应用存在，并起到了关键作用。1966年人脸识别始于普里大学，当时的BRDSOE正在通过人脸进行相关的识别研究。经过半个多世纪的发展，人脸识别技术得到了非常广泛的应用。下面，将对相关现状进行介绍。
1.3.1国外研究现状
人脸面部识别研究始于1966年，由Pri的Bledsoe开发。Bledsoe是1990年在日本开发的一种人体图像识别机器，它可以识别出3500人中的一个人。1993年，美国国防部高级研究项目局成立了人脸识别研究中心，并通过数据库创建了人脸数据库，来判断数据算法的可行性。
美国陆军研究所也使用VC开发软件来实现FAR为49%。通过使用该研究所的算法实现的人脸识别效果进行公共实验，结果显示FAR为53%。同时该算法还需要通过手动或自动指示人眼在图像中的中心坐标。同时该系统在在校园也进行的测试，显示结果不太理想，出现了许多的错误识别，其中错误识别较高的包括华盛顿大学和加利福利亚大学。英国大学的工程研究和该公司的ViagiFinder验证系统（Lautech、Hunter系统、德国BioID系统等）也专注于公共安全和犯罪问题。目前还没有对测试验证系统的实施进行深入研究。
1.3.2 国内研究现状
人脸识别系统几乎在所有的领域都发挥着重要作用，特别是在安全测试、智能识别访问等领域。计算机图形处理相关的技术研究，我国在这技术方面也取得一些研究成果。国家核心项目“核心图像检测与识别核心技术”已通过鉴定和初步应用，表明我国已经具备人脸识别技术研究。2002年北京职业技术发展有限公司开发了一款人脸识别系统，该系统采用了特殊处理来避免像机产生的误差，识别效果很好。但是该技术不能用于不同人脸间的正面与侧面的识别，准确的说是两者间的识别率差别较大，识别效果也不同，但还是具有很大的应用价值。2300人的前视图存储在计算机上。每个人都有一张1到7年不等距离的照片。首选速率为50，前20张输出照片可以包含与照片相同字符的70张照片。2015年1月18日，国家“十三五”规划“人脸识别系统”项目由清华大学人脸识别小组组长苏光达教授主持，该项目完成了系统设计并进行了公安部相关技术专家的评审。陪审团的结论是，该技术在国内和国际上都处于领先水平。
1.4论文研究内容与章节安排
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