基于matlab的人脸识别系统设计与仿真(含matlab源程序)本科毕业论文

基于matlab程序实现人脸识别
人脸识别已经成为一个广泛被应用的技术，例如手机的解锁方式，安全系统等等。

它是一种基于人脸图像进行身份验证或身份识别的技术，也是近年来计算机视觉和模式识别领域研究的热点方向之一。

在这篇文档中，我们将介绍如何使用matlab编写一个简单的人脸识别程序。

人脸识别是什么？
人脸识别可以被定义为一个过程，旨在使用数字算法识别和验证图像或视频中
人脸身份。

在计算机科学的领域中，这项技术可以被描述为一种模式识别技术，
旨在通过在人脸图像上提取可识别特征来确定身份验证。

通俗易懂地理解，就是计算机能够识别人脸的特征，并将其与已知的数据匹配，从而确定人物身份。

人脸识别程序的开发流程
以下是本文介绍的基本程序开发流程：
1.数据集导入和预处理
2.特征提取和脸部对齐
3.模型训练和分类器设计
4.模型评估和测试
数据集导入和预处理
考虑到一个好的项目，我们需要一个良好的数据集。

在这里，我们可以使用来
自orl人脸数据集的数据。

该数据集中包含的有40个人的400幅灰度图像，每个
人有10个不同的示例。

您可以从该网站下载并使用这些数据来测试您的算法。

在这个过程中，我们需要使用matlab中的imread函数将数据读取为数字矩阵，然后将数据分为训练集和测试集。

这个过程旨在将原始的数据转换为我们算法能
够处理的数字矩阵，并将数据划分为训练集和测试集。

``` % 读取数据集 dataFolderPath =。

长沙民政职业技术学院毕业实践报告 题目:基于MATLAB 勺人脸识别系统的研扌旨导老师： ______ 谭刚林 ______________________ 系 另寸： 电子信息工程系 __________________ 班 级： ______________ 电子1133 ____________学号：1119013333 1119013334 1119013335 姓 名： 刘盼符思遥樊阳辉类型:2014年5月5日基于MATLAB勺人脸识别系统的研究符思遥、刘盼、樊阳辉指导老师：谭刚林苏宏艮马勇赞【摘要】人脸检测与识别技术是计算机视觉和模式识别等学科的研究热点之一，是进行身份认证最友好直接的手段，在出入境安全检查、内容检索、证件验证、门禁系统等领域都具有十分广泛的应用前景。

多年来，人脸识别技术中的很多问题都被深入地研究，而且大量的算法已经成功应用于人脸识别。

本文在研究了人脸检测和身份识别的关键技术和相关理论的基础上，重点讨论了在光照和背景不同的条件下，彩色静止图像的人脸检测和身份识别问题，它包括基于肤色分割的人脸粗检测、基于人眼检测的几何归一化和基于二维主成分分析法(2DPCA的身份识别。

本文主要工作如下：首先对彩色图像进行光照补偿，其次通过肤色检测获得可能的脸部区域并二值化，再用形态学开闭运算对图像进行滤波处理并通过一定规则确定人脸区域，然后运用水平垂直投影定位人眼坐标以此对人脸进行几何归一化，识别部分运用2DPCA勺图像映射方法对灰度图进行特征匹配，最后输出识别结果并进行语音播报。

实验结果表明，结合肤色和面部几何特征的算法能够对人脸进行较快速和准确的定位，同时2DPCAT法运用于身份识别也能达到较高的识别率。

本毕业设计对实际应用具有一定的参考价值，该系统的操作流程和输入输出方式是以实际应用为出发点，可应用于公安机关证件验证以及日常家庭的自动门禁系统等。

【关键词】人脸检测；肤色分割；人眼检测；2DPCA特征提取1绪论 (1)1.1选题的背景 (1)1.2人脸识别系统 (2)1.3人脸识别的典型方法 (2)2基于YCbCr颜色空间的肤色分割 (3)2.1三种色彩空间 (3)2.1.1 RGB色彩空间 (3)3基于2DPCA特征提取的身份识别 (4)3.1 2DPCA算法实验结果与分析 (5)3.1.1实验用数据库 (5)3.1.2实验结果与分析 (5)3.1.3 结论 (7)4人脸检测与识别系统设计与实现 (7)4.1系统环境 (7)4.2人脸检测与识别系统框图 (7)4.3系统功能模块 (8)4.4实验结果分析 (9)5总结与展望 (10)5.1总结 (10)5.2展望 (10)参考文献 (12)1绪论1.1选题的背景近年来随着计算机技术和互联网的发展，信息技术的安全变得越来越重要，生物特征识别技术得到广泛研究与开发，如人脸识别、指纹识别、掌形识别等。

大连民族学院本科毕业设计（论文）基于MATLAB的指纹识别系统设计摘要生物识别技术已经成为身份识别和网络安全的发展技术之一，其中指纹识别技术是目前公认的安全，准确，方便的身份认证技术之一，使之成为人们研究的热点。

本文主要设计一个基于matlab 的指纹识别系统。

首先主要介绍了指纹识别技术研究的背景，意义，及现状。

其次，实现了指纹识别系统，描述了指纹识别系统的基本结构，并且对指纹图像的预处理、特征提取、特征匹配这三个必要的环节的算法进行了详细地研究，在指纹图像预处理阶段，本文使用基于灰度的算法对图像进行了分割，同时，针对二值化后图像中仍存在的噪声，也进行了相应的修整处理，尽可能的为以后指纹特征的提取打好基础，从而成功地实现了对指纹数字图像的处理、特征提取、保存和匹配等功能。

最后，对指纹识别系统进行了仿真，仿真结果表明该系统可以较好的进行识别，准确率达到了95.1%。

关键词：指纹识别；预处理；二值化；特征提取；特征匹配AbstractBiometric technology has become one of the developing technologies for identity recognition and network security. And fingerprint identification technology is now recognized as one of the most safe, accurate and convenient authentication technologies, and it is a focus for researchers.This paper designs a matlab-based fingerprint recognition system. The first introduces the fingerprint recognition technology research background, significance, and the status quo. Secondly, to achieve fingerprint identification system, describes the basic structure of the fingerprint identification system, and the fingerprint image preprocessing, feature extraction, feature matching these three essential aspects of the algorithm is studied in detail in the fingerprint image pre-processing stage this article uses an algorithm based on gray image segmentation carried out at the same time, for the image after binarization noise still exists, but also for the corresponding trimming process, as much as possible for the future lay the foundation for fingerprint feature extraction and thus successfully achieved fingerprint digital image processing, feature extraction, storage and matching functions. Finally, the fingerprint identification system for simulation, simulation results show that the system can identify a better accuracy rate reached 95.1%.Key Words：Fingerprint Recognition；Processing；Binarization；Feature Extraction； Feature Matching目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1本课题背景和意义 (1)1.2指纹识别技术研究现状 (1)1.3本文的章节安排 (2)2指纹识系统设计 (4)2.1指纹识别系统设计基本结构 (4)2.2指纹图像分割 (4)2.2.1指纹图像分割介绍 (4)2.2.2 均值方差法 (5)2.3指纹图像的细化 (6)2.3.1指纹图像细化的预处理 (6)2.3.2 指纹图像细化方法计算 (7)2.4指纹图像的特征提取 (8)2.4.1 指纹特征提取概述 (8)2.4.2指纹特征提取和去伪特征 (9)2.5 指纹图像匹配方法 (10)2.5.1指纹图像匹配介绍 (10)2.6本章小结 (11)3仿真结果及其分析 (12)3.1仿真结果及分析 (12)3.2本章小结 (14)结论 (16)参考文献 (17)附录 MATLAB程序 (18)致谢 (35)1 绪论1.1本课题背景和意义指纹识别技术的应用十分广泛，指纹因具有终生不变性及稳定性,而且不同人指纹相同的概率几乎为零,因此指纹自动识别系统被广泛应用于案例分析、商业活动中的身份鉴别等领域.目前有很多的生物测定技术可用于身份认证，包括虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别、签名识别、声音识别技术、指纹识别等，具有安全、可靠的特点，其中自动指纹识别系统是目前研究最多、最有应用前景的生物识别系统。

人脸识别方法的研究目录第一章绪论第一节课题背景一课题的来源------------------------------------------------------------------------------1二人脸识别技术的研究意义------------------------------------------------------------1 第二节人脸识别技术的国内外发展概况---------------------------------------------------3一国外发展概况---------------------- --------------------------------------------------2二国内发展概况---------------------------------------------------------------------------4 第二章系统的需求分析和方案选择---------------------------------------------------------5第一节可行性分析------------------------------------------------------------------------------5 一技术可行性分析------------------------------------------------------------------------5二操作可行性分析------------------------------------------------------------------------5 第二节需求分析---------------------------------------------------------------------------------6 一应用程序的功能需求分析------------------------------------------------------------6二开发环境的需求分析------------------------------------------------------------------7三运行环境的需求分析------------------------------------------------------------------7 第三节预处理方案选择------------------------------------------------------------------------7 一设计方案原则的选择------------------------------------------------------------------7二图像文件格式选择---------------------------------------------------------------------8三开发工具选择---------------------------------------------------------------------------8四算法选择分析---------------------------------------------------------------------------8 第三章系统的概要设计------------------------------------------------------------------------9第一节各模块功能简介------------------------------------------------------------------------9 第四章系统详细设计-------------------------------------------------------------------------14第一节系统整体设计简述-------------------------------------------------------------------14第二节图像处理详细设计-------------------------------------------------------------------14 一位图详细设计-------------------------------------------------------------------------14二图像点处理详细设计----------------------------------------------------------------15（二）光线补偿算法和代码实现----------------------------------------------------------16（三）图像灰度化算法和代码实现-------------------------------------------------------18（四）高斯平滑算法和代码实现----------------------------------------------------------20（五）灰度均衡算法和代码实现----------------------------------------------------------23（六）图像对比度增强算法和代码实现-------------------------------------------------25 第三节编程时的问题解决-------------------------------------------------------------------26 第五章结构设计-------------------------------------------------------------------------------28 第六章测试-------------------------------------------------------------------------------------35 第一节测试方案选择的原则----------------------------------------------------------------35 第二节测试方案-------------------------------------------------------------------------------36 结束语----------------------------------------------------------------------------------------------------------37 致谢参考文献摘要人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)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。

《基于OpenCV的人脸识别系统设计》篇一一、引言随着科技的快速发展，人脸识别技术已经成为现代计算机视觉领域的一个重要研究方向。

人脸识别系统能够自动识别和验证人的身份，广泛应用于安全监控、门禁系统、支付验证等众多领域。

本文将详细介绍基于OpenCV的人脸识别系统的设计。

二、系统需求分析1. 功能需求：人脸检测、人脸特征提取、人脸识别比对等。

2. 性能需求：高识别率、实时响应、系统稳定。

3. 环境需求：操作系统兼容性强，设备要求合理。

三、系统设计概述基于OpenCV的人脸识别系统主要包括预处理、特征提取和匹配三个部分。

通过图像处理和机器学习技术，实现人脸检测和识别的功能。

四、系统架构设计1. 数据预处理模块：主要完成图像的输入、格式转换、尺寸调整等操作，以满足后续处理的需球。

同时对图像进行去噪和锐化处理，提高识别的准确性。

2. 人脸检测模块：利用OpenCV中的人脸检测算法（如Haar 级联分类器或深度学习模型）进行人脸检测，确定图像中的人脸位置。

3. 特征提取模块：通过OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）提取人脸特征，如面部关键点信息等。

4. 人脸比对模块：将提取的特征与数据库中已有人脸特征进行比对，找出相似度最高的匹配结果。

根据设定的阈值，判断是否为同一人。

五、关键技术实现1. 人脸检测算法：采用OpenCV中的人脸检测算法，如Haar 级联分类器或深度学习模型，实现对图像中人脸的快速定位。

2. 特征提取算法：利用OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）进行特征提取，包括面部关键点信息等。

3. 人脸比对算法：采用相似度算法（如欧氏距离、余弦相似度等）进行人脸比对，找出相似度最高的匹配结果。

六、系统实现与测试1. 系统实现：根据设计架构，逐步实现各模块功能。

采用C++编程语言，利用OpenCV库进行开发。

2. 系统测试：对系统进行严格的测试，包括功能性测试、性能测试和稳定性测试等。

本科毕业设计（论文）基于人脸识别的疲劳驾车检测系统的研究学院（系）：电气工程学院专业：测控技术与仪器学生姓名：学号：指导教师：答辩日期：摘要近些年由于人们的生活节奏快，工作压力大，因疲劳问题而引起的事故时有发生，疲劳驾驶而酿成的惨剧更是使我们警钟长鸣。

为了解决这个问题，本次毕业设计着重讨论一种基于ASM模型的人脸识别算法和一种疲劳驾驶的面部特征判定标准。

本文的主要内容是：首先，简要介绍此次研究的课题意义，再介绍人脸识别和疲劳检测的一些相关的背景知识，由于此次课题是疲劳驾驶的检测，所以介绍的重点是关于疲劳驾驶的检测研究。

其次，讨论疲劳的判定方法，这一部分主要是对疲劳特征的选择研究，涉及到人眼睛和嘴的形状的疲劳特征分析，然后进行疲劳分析的综合。

然后，详细介绍ASM模型的定义，在这一部分中还介绍了ASM的算法、区域收敛方法以及判定收敛的依据，另外，在这部分中将给出算法实现步骤的流程图。

再后，主要内容是图像处理与识别，其中包括图像的预处理和手工描点方法所需要确定的参量，以及如何用matlab程序得到这些参量。

程序的流程图也在这一章展示。

关键词人脸识别；疲劳检测；疲劳特征；动态形状模型AbstractRecently as the fast pace of life and heavy work pressure, accidents caused by fatigue happened frequently. Traffic accident disaster is causing the bells to ring. To solve this problem, the graduation project focused on a face recognition algorithm based on ASM model and a facial features determination standards of fatiguedriving. The main contents are:First, there is a brief introduction of the research, the relevant background knowledge of face recognition and fatigue testing will be given later. as it is the detection of fatiguedriving that we are taking care of, we will mainly focus on the it.Secondly, we will learn the judging methods of fatigue, the part choice of the fatigue characteristics is studied here, the fatigue characteristics of eyes and mouth is analyzed, then we will comprehensively analysis them.Then, the principle and method of ASM person face recognition technology is studied. In this section,we will describe the ASM algorithm, the covergence method and the basis of determining convergence.The flow chart of algorithm will also be given flow chart in this part.Finally, we will show picture pre-treatment methods and picture recognition, this part includes the image pre-processing, the needed parameters and how to use the matlab program to get the parameters. The idea and flow chart of the main program will be given.Keywords Face Recognition; Fatigue Detection; Fatigue Characteristics; Active Shape models目录摘要 (I)Abstract (I)第1章绪论 (1)1.1课题背景和意义 (1)1.2研究现状 (2)1.3本文主要研究内容 (4)第2章疲劳分析和疲劳检测 (5)2.1疲劳驾驶特征综述 (5)2.2具体特征分析 (5)2.2.1 疲劳驾驶眼部特征分析 (5)2.2.2 疲劳驾驶嘴的特征分析 (7)2.2.3原始数据的获取 (8)2.3眼睛和嘴特征的综合分析 (9)2.4本章小结 (9)第3章ASM人脸识别算法 (10)3.1ASM模型的定义 (10)3.2ASM人脸识别的优势 (10)3.2.1 ASM搜索算法的特点 (10)3.2.2 几种识别方式对比分析 (11)3.3ASM的模型建立 (11)3.4ASM模型的搜索算法 (13)3.5流程设计思路 (16)3.6本章小结 (17)第4章图像处理和识别 (18)4.1图像预处理的必要性 (18)4.2常用光照预处理技术 (18)4.2.1 基于直方图的预处理方法 (18)4.2.2 线性变换 (19)4.2.3 对数变换 (20)4.2.4 指数变换 (21)4.2.5 光照预处理方法选择 (21)4.3图片选取策略 (21)4.4图像手工描点的实现 (22)4.4.1 要确定的要素分析 (22)4.4.2 要素值的确定方法 (22)4.5选点策略 (25)4.6程序流程图 (25)4.7收敛过程和识别结果 (26)4.8本章小结 (27)结论 (28)参考文献 (29)第1章绪论1.1 课题背景和意义驾驶疲劳是指驾驶员由于睡眠不足或长时间持续驾驶造成的反应能力下降，这种下降表现在驾驶员困倦、打瞌睡、驾驶操作失误或完全丧失驾驶能力。

机电学院毕业设计(论文)中期报告大连民族学院教务处制一、整体设计思想人脸识别算法的研究这个题目，首先明确此课题的任务要求，并在毕业指导老师的指点下查询相关书籍，并整理资料。

首先，进行的是英文文献翻译部分，根据老师的要求对指定的文献进行翻译，在进行这部分时是比较顺利的，只是在翻译过程中对其中个别专业词汇翻译困难，于是我通过查阅专业词典和请教老师解决了前进中的困难。

于是，进行课题整体构思设计，制定设计方案，并写出开题报告。

根据开题报告的总体轮廓构思各部分的硬件设计。

在收集资料的过程中，我对人脸识别技术有了基本的了解，人脸识别技术是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛，而且人脸识别的使用非常自然，可以在被识别对象毫无察觉的情况下进行，是一种非常受使用者欢迎的方式。

在设计中，系统采用的是基于特征脸的方法。

特征脸方法是从主成成分分析(PCA)导出的一种人脸识别和描述技术。

它将包含人脸的图像区域看作一随机向量，采用K-L变换得到正交K-L基，对应其中较大特征值的基具有与人脸相似的形状，因此又被称为特征脸。

二、模块及各部分硬件设计完成人脸识别的工作需要一系列的步骤，它们结合起来构成一个完整的流程。

由于研究人员来自不同的学科、具有不同的背脊，而且不同的人脸识别应用中对识别的目标也不同，所以人脸识别的流程并不统一一个比较通用的人脸识别流程如下图所示：输入图像结果输出图1 人脸识别流程图其主要步骤包括：人脸检测/跟踪,特征提取,特征降维,匹配识别.它们之间基本上是串行的关系[3]。

（1）人脸检测/跟踪。

人脸检测是完成人脸识别工作的自动系统的第一个步骤。

该步骤的目的是在输入的图像中寻找人脸区域。

具体来说：给定意一幅任图像，人脸检测的目的是确定是否图像州有人脸存在，如果存在，给出每个人脸的具体位置和范围。

实际应用中人脸图像的采集或获取常在非受控的条件下进行，这样所得到的图像中的人脸在尺寸、朝向、明暗、遮挡、分辨率等方面都有很多不同，使同一的人脸出现各种变形，并有可能导致各种误识、漏识等失败的情况。

xx大学厦门工学院本科生毕业设计（论文）题目：基于MATLAB的指纹识别系统姓名： xx学号：系别：电子信息系专业：通信工程年级：级指导教师： xxx2015 年 4 月 7 日xx大学厦门工学院毕业设计（论文）独创性声明本毕业设计（论文）是我个人在导师指导下完成的。

文中引用他人研究成果的部分已在标注中说明；其他同志对本设计（论文）的启发和贡献均已在谢辞中体现；其它内容及成果为本人独立完成。

特此声明。

论文作者签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解xx大学厦门工学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学院有权保留送交论文的印刷本、复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅；学院可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文。

保密的论文在解密后应遵守此规定。

论文作者签名：指导教师签名：日期：基于MATLAB的指纹识别系统摘要随着科技的不断发展，基于指纹所具有的普遍性，唯一性和不变性，以及指纹识别系统开发具有很高的可行性和实用性，使得它成为目前世界上最流行、也是最可靠的个人身份认证技术之一。

本文主要介绍了指纹识别技术的发展和世界上指纹识别系统的研究应用现状，分别阐述了指纹系统的必要性和意义。

以数字图像处理伟基础，分别研究了指纹识别的原理和方法，将Matlab作为仿真工具。

本文主要通过Matlab对指纹图像进行三方面的处理，分别是：图像预处理、指纹特征提取和指纹特征匹配。

图像预处理主要包括四个步骤：图像分割、二值化、细化。

对指纹预处理的主要原因是，可以去除原图像的冗余部分，以便后续的识别系统进行识别；指纹特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；指纹特征匹配是通过两个指纹的图像进行特征点比较，来确定是否是统一手指的指纹图。

本文中有给出相应模块的Matlab程序及处理的结果。

通过实验结果可得，用Matlab 来实现指纹识别系统的设计是可行的。

关键词：Matlab，指纹识别，特征提取，特征匹配xx大学厦门工学院毕业设计（论文）Design and Implement of Web Chat System Base on AjaxAbstractWith the development of science and technology,Based on the fingerprint has universality, uniqueness and invariance, as well as the development of fingerprint identification system has feasibility and practicability is very high, making it one of the most popular personal identity authentication technology, the world is the most reliable at present.This paper mainly introduces the present situation of research and application of fingerprint identification technology and the development of the fingerprint identification system, illustrates the necessity and significance of fingerprint system. Based on digital image processing of Wei, the principle and method of fingerprint recognition are studied, the Matlab as a simulation tool.This paper mainly through the Matlab process, the three aspects of the fingerprint image, respectively is: image preprocessing, fingerprint feature extraction and fingerprint. Image preprocessing includes four steps: image segmentation, binarization, thinning two. The main reason for the fingerprint image preprocessing is to remove redundant parts of the original image, so that the recognition system for the follow-up identification; fingerprint feature extraction is to extract the fingerprint image thinning after endpoint and bifurcation point; fingerprint feature matching is carried out by comparing the image feature points of two fingerprints, to determine whether the fingerprint map integration finger.Matlab program and gives the corresponding module of the result in this paper. Through the experiment we can see the results, using Matlab to achieve the design of fingerprint identification system is feasible.Key Words: Matlab, Fingerprint identification,Feature extraction,Feature matching目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究意义 (2)1.3 研究内容 (3)1.4 论文组织 (3)第2章 Web版聊天系统的设计 (4)2.1 功能设计 (4)2.2 概要设计 (4)2.3详细设计 (10)2.3.1用户界面逻辑设计.............................. 错误!未定义书签。

人脸识别系统毕业设计人脸识别系统毕业设计随着科技的不断进步和人们对安全性的日益重视，人脸识别系统逐渐成为一种被广泛应用的技术。

作为一种生物识别技术，人脸识别系统能够通过摄像头捕捉到的人脸图像，进行特征提取和比对，从而实现对个体身份的识别。

在毕业设计中，我选择了开发一个人脸识别系统，旨在探索和应用这一前沿技术。

首先，我将介绍人脸识别系统的原理和应用。

人脸识别系统主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和比对等环节。

图像采集使用摄像头捕捉到人脸图像，图像预处理则对采集到的图像进行去噪、对齐等操作，以提高后续处理的准确性。

特征提取是人脸识别系统的核心环节，通过对图像进行分析和计算，提取出人脸的特征信息，如眼睛、鼻子、嘴巴等位置和形状。

最后，比对阶段将提取到的特征与数据库中已有的特征进行对比，从而确定个体的身份。

人脸识别系统在安防领域有着广泛的应用。

例如，它可以用于门禁系统，通过识别人脸来控制门的开关，实现自动化的出入管理。

此外，人脸识别系统还可以用于监控系统，通过对摄像头捕捉到的人脸图像进行实时识别，及时发现和报警异常行为。

在社交娱乐领域，人脸识别系统也有着很多的应用，如人脸美化、人脸动画等。

可以说，人脸识别系统在各个领域都有着广泛的应用前景。

接下来，我将介绍我设计的人脸识别系统的具体实现。

首先，我选择了OpenCV作为主要的开发工具，因为它是一个功能强大且开源的计算机视觉库，可以方便地进行图像处理和特征提取。

其次，我使用了深度学习的方法来提高人脸识别的准确性。

深度学习是一种模仿人脑神经网络的计算模型，通过多层次的神经元网络结构，可以自动学习和提取图像中的特征。

我使用了卷积神经网络（CNN）作为主要的模型，通过大量的训练数据和反向传播算法，让网络自动学习人脸的特征。

在实际的应用中，我设计了一个简单的人脸识别系统原型。

该系统包括一个摄像头和一个显示屏，用户可以站在摄像头前，系统会自动捕捉到用户的人脸图像，并进行特征提取和比对，最后在显示屏上显示出用户的身份信息。

《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》篇一一、引言人脸识别技术是近年来计算机视觉领域研究的热点之一，其应用范围广泛，包括安全监控、身份认证、人机交互等。

MATLAB作为一种强大的数学计算软件，为研究人员提供了丰富的工具和函数，使得人脸识别算法的研究和实现变得更加便捷。

本文将介绍基于MATLAB的人脸识别算法的研究，包括算法原理、实现方法、实验结果及分析等方面。

二、人脸识别算法原理人脸识别算法主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过对人脸特征进行提取和匹配，实现身份识别。

常见的人脸识别算法包括特征提取、特征匹配等步骤。

其中，特征提取是关键步骤，需要从人脸图像中提取出有效的特征，如纹理、形状、颜色等。

特征匹配则是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对，找出最匹配的人脸。

三、基于MATLAB的人脸识别算法实现1. 预处理在人脸识别算法的实现中，首先需要对人脸图像进行预处理，包括灰度化、归一化、降噪等操作。

这些操作可以有效地提高图像的质量，为后续的特征提取和匹配提供更好的基础。

2. 特征提取特征提取是人脸识别算法的核心步骤之一。

在MATLAB中，可以使用各种算法进行特征提取，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。

本文采用PCA 算法进行特征提取，通过降维的方式将高维的人脸图像数据转化为低维的特征向量。

3. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对的过程。

在MATLAB中，可以使用各种相似度度量方法进行特征匹配，如欧氏距离、余弦相似度等。

本文采用欧氏距离作为相似度度量方法，通过计算特征向量之间的欧氏距离来找出最匹配的人脸。

四、实验结果及分析为了验证基于MATLAB的人脸识别算法的有效性，我们进行了多组实验。

实验数据集包括ORL人脸库、Yale人脸库等。

在实验中，我们使用了不同的特征提取和匹配方法，对算法的性能进行了评估。

实验结果表明，基于PCA算法的特征提取方法和欧氏距离相似度度量方法在人脸识别中具有较好的性能。

人脸识别技术的研究与设计毕业论文标题：基于人脸识别技术的研究与设计摘要：随着人脸识别技术的快速发展，其在安全监控、身份验证和图像等领域扮演着重要角色。

本论文旨在研究和设计基于人脸识别技术的系统，提供一种可行的解决方案。

首先，介绍人脸识别的原理和发展趋势。

然后，讨论设计和开发的关键要素，包括图像采集、特征提取、特征匹配和系统性能评估等。

最后，通过实验验证自己所提出的系统在实际应用中的有效性与准确性。

关键词：人脸识别，图像采集，特征提取，特征匹配，系统性能评估引言：人脸作为人类最基本的身份特征之一，一直以来都受到人们广泛关注。

人脸识别技术的发展为人们的生活和工作带来了极大的便利。

与传统的身份验证方法相比，人脸识别技术不需要接触式设备，而是通过对人脸图像的采集、提取和匹配等步骤实现自动识别。

然而，由于人脸图像的干扰、变化和质量等因素的存在，使得人脸识别技术的研究和设计变得复杂而具有挑战性。

本论文旨在对人脸识别技术进行深入研究，并基于所得到的研究成果设计一个高效、准确的人脸识别系统。

论文结构如下：一、人脸识别技术的原理和发展趋势二、系统设计与开发1.图像采集：通过选择合适的设备、摄像头和光线条件，实现高质量的人脸图像采集。

2.图像预处理：对采集的图像进行去噪、归一化和对齐等处理，提高识别系统的性能。

3.特征提取：通过选取适当的特征提取算法，提取人脸图像中的关键特征，并将其转化为数学表示。

4.特征匹配：利用已有的特征数据库与待识别的人脸特征进行比对，并计算相似度得分。

5.系统性能评估：通过对识别系统的准确率、召回率、误识率等指标进行评估，验证其性能以及对抗各种挑战的能力。

三、实验结果与讨论本部分将通过实验验证所设计的人脸识别系统的有效性与准确性，并对系统的性能进行分析。

同时，还将讨论实验结果中存在的问题，并提出解决方案。

结论：本论文针对人脸识别技术的研究与设计进行了全面的探讨。

通过分析人脸识别技术的原理和发展趋势，设计了一个基于人脸识别技术的高效、准确的系统。

学号：3081818211题目类型：论文(设计、论文、报告)西安电子科技大学GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY本科毕业设计(论文)题目：人脸检测技术研究及MATLAB实现学院：信息科学与工程学院专业(方向)：电子信息工程班级：电信08-2班学生：许文强指导教师：蒋中正2012 年 5 月 20 日摘要人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题，它应用于现实生活中的各个领域，如公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等。

基于视频的人脸检测属于动态检测，方法是先提取视频文件的帧，然后再对帧（图像）进行人脸检测，利用肤色特征的检测算法先对图像（帧）进行处理，然后建模，运用适当的算法把人脸检测出来，运用该方法完成了视频之中的的人脸检测。

本文采用MATLAB软件进行仿真，包括实现提取视频文件的帧，对输入图像检测有人脸（如果存在）的位置，大小和位姿，程序运行结果基本实现了上述功能。

关键词:人脸检测；视频检测；肤色特征Research of Face Detection and Implementation of Matlab Student: xu wenqiang Teacher:jiang zhong zhengAbstract：Face detection is very important and practical research topic in the visual field，it is applied to many areas in our lives Such as public security, finance, network security, property management and attendance, Based on the video's face detection is dynamic detection ,The idea is to extract video file frame, then as the image face to detectionUse the skin color characteristics of the detection algorithm , first to do processing testing, Then e appropriate algorithm, the face detection out.By using this method the video to finish face detection. this paper, we also use Matlab software simulationIncluding realize The input image for face detection, Video file frame extraction then That is to make sure that there is an image input face (if present) of location, size and posture of the process.To run the program results basically achieved the functionKey Words：Face Detection；Video Detection；Skin color characteristics目次摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1论文的研究历史背景及目的 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3论文的主要内容安排 (3)2 人脸检测及其算法简介 (5)2.1人脸检测介绍 (5)2.2人脸检测的常用方法 (5)2.2.1基于特征的人脸检测方法 (5)2.2.2模块匹配法的人脸检测 (6)2.2.3基于adaboost算法的人脸检测方法 (7)3 基于视频的人脸检测研究及其实现 (8)3.1 MATLAB图像处理工具箱中的视频操作 (8)3.2提取AVI视频文件的帧 (9)3.3对图像进行肤色特征的人脸检测 (11)3.3.1色彩空间及其内容介绍 (11)3.3.2对图像进行预处理 (11)3.3.3对人脸肤色进行建模 (13)3.3.4 检测人脸区域的选定 (14)3.4图像向AVI视频文件的转换 (16)4 人脸检测在MATLAB软件下仿真实现 (18)4.1设计条件 (18)4.2设计流程 (18)4.4.1基于视频的人脸检测的总设计模块图 (18)4.4.2对图像进行人脸检测具体框图 (19)4.3人脸检测的MATLAB实现 (19)4.3.1人脸检测运行结果 (19)4.3.2人脸检测结果分析 (21)5 结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)附录 (25)1 绪论当前，人脸检测越来越受到大家的关注，它作为生物特征识别中一个非常重要的一个分支，已成为计算机视觉与模式识别领域中非常活跃的一个研究领域。

完整版)基于matlab程序实现人脸识别Based on MATLAB program。

face n is implemented。

1.Face n Process1.1.1 Basic PrincipleXXX carried out based on the YCbCr color space skin color model。

It has been found that the skin color clustering n in the Cb-Cr subplane n of the YCbCr color space will be XXX different from the central n。

Using this method。

image XXX-faces。

1.1.2 FlowchartXXX:1.Read the original image2.Convert the image to the YCbCr color spacee the skin color model to binarize the image and perform morphological processing4.Select the white area in the binary image。

measure the area attributes。

and filter to obtain all rectangular blocks5.Filter specific areas (height-to-width。

een 0.6 and 2.eye features)6.Store the rectangular area of the face7.Filter special areas based on other n and mark the final face area2.Face n Program1) Face and Non-XXXn result = skin(Y,Cb,Cr)SKIN Summary of this n goes hereDetailed n goes herea=25.39;b=14.03;ecx=1.60;ecy=2.41;sita=2.53;cx=109.38;cy=152.02;xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)];If the brightness is greater than 230.the major and minor axes are expanded by 1.1 timesif(Y>230)a=1.1*a;b=1.1*b;endXXXCb=double(Cb);Cr=double(Cr);t=[(Cb-cx);(Cr-cy)];temp=xishu*t;value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2;If the value is greater than 1.it is not skin color and returns。

基于PCA方法的人脸识别系统建模与实现毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

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本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日1 项目概述人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。

它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用图像处理技术从人脸图像中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。

一、概述人脸识别技术在近年来得到了广泛的应用，其中在考勤系统中的应用也越来越普遍。

MATLAB作为一种强大的计算机软件，可以实现人脸识别算法的设计和应用。

本文将探讨如何利用MATLAB进行人脸识别考勤系统的设计。

二、人脸识别技术的原理1. 人脸采集：通过摄像头采集被识别人员的人脸图像。

2. 人脸特征提取：使用特定的算法从人脸图像中提取人脸的特征信息，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置等。

3. 人脸匹配：将提取到的人脸特征信息与数据库中的人脸特征进行匹配，找出相似度最高的人脸特征。

4. 判断识别结果：根据匹配结果判断被识别人员的身份。

三、MATLAB在人脸识别中的应用1. 图像处理工具箱：MATLAB提供了丰富的图像处理函数，可以用于人脸图像的预处理，包括图像的灰度化、裁剪、旋转等操作。

2. 人脸识别工具箱：MATLAB的人脸识别工具箱中提供了多种经典的人脸识别算法，如Fisher人脸识别算法、LBP算法等。

3. 数据库操作：MATLAB可以方便地与数据库进行连接，将采集到的人脸特征信息存储并进行管理。

四、人脸识别考勤系统的设计1. 人脸采集模块：通过MATLAB的图像处理工具箱，实现对被识别人员的人脸图像的采集和预处理。

2. 人脸特征提取模块：利用MATLAB的人脸识别工具箱，提取被识别人员的人脸特征信息，并将其存储在数据库中。

3. 人脸匹配模块：利用MATLAB的数据库操作功能，将实时采集到的人脸特征信息与数据库中已有的人脸特征进行匹配，得出匹配结果。

4. 识别结果判断模块：根据匹配结果，判断被识别人员的身份，提供考勤记录。

五、系统的优化和拓展1. 优化算法：针对特定的人脸识别场景，可以对MATLAB提供的人脸识别算法进行优化，提高系统的准确性和稳定性。

2. 多模态融合：结合声音识别、指纹识别等多种识别方式，构建多模态识别系统，提高系统的安全性和鲁棒性。

3. 云评台应用：将MATLAB设计的人脸识别考勤系统部署到云评台上，实现远程考勤和多地点管理。