(完整版)基于PCA算法的人脸识别系统设计毕业设计

基于PCA的人脸识别算法研究毕业论文面临着不断增加的人口数据和日益复杂的社会需求，人脸识别技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。

作为一种基于图像和模式识别的技术，人脸识别可以用于安全防护、身份验证、人机交互等多个方面。

因此，对人脸识别算法的研究具有重要的理论和实际意义。

本篇论文将主要研究基于主成分分析（PCA）的人脸识别算法。

PCA是一种常用的降维算法，在很多模式识别和机器学习任务中得到了广泛应用。

它通过将高维数据映射到低维空间，保留了数据中的主要结构和信息，并且能够有效地减少特征维数，提高了计算效率。

因此，PCA算法在人脸识别中的应用也颇具优势。

首先，本文将介绍PCA算法的原理和基本步骤。

PCA通过计算数据的协方差矩阵和特征值分解，得到一组正交的主成分，并选择前k个主成分作为新的特征空间。

然后，将人脸图像投影到该特征空间中，并计算其特征向量和特征值。

通过比较输入图像与训练样本的特征值之间的距离，即可实现人脸识别。

其次，本文将详细介绍基于PCA的人脸识别算法的实现步骤和流程。

首先，需要收集足够的人脸图像样本，并预处理这些图像，包括去除噪声、对齐和归一化等操作。

然后，将预处理后的图像转换为灰度图像，提取人脸区域，并划分为若干小块。

接下来，通过计算这些小块的特征向量，并对其进行均值化处理。

最后，将均值化后的特征向量输入到PCA模型中进行训练和测试，实现人脸的识别和分类。

此外，本文还将对基于PCA的人脸识别算法进行性能评估和比较。

将使用公开的人脸数据库和不同的评价指标，如识别率、误识率和训练时间等，来评估算法的性能和效果。

同时，本文还将与其他常用的人脸识别算法进行对比，如线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM），以验证PCA 算法的优良特性和应用前景。

最后，本文将总结研究结果，并对基于PCA的人脸识别算法进行展望和讨论。

虽然PCA算法具有一定的优势和适用性，但也存在一些问题和局限性，如对光线和角度的敏感性等。

基于PCA算法的人脸识别系统的设计与实现1．1 题目的主要研究内容（1）工作的主要描述采用PCA算法，其原理就是运用统计学的方法，对人脸图像进行前期处理，及特征提取。

后期针对前面的特征问题，选择了一个测度对这个特征分类匹配，就是简单的欧式距离。

系统的是效果较佳，稳定性高，整体效果不错。

（2）系统框图图1系统框图1．2 题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境计算机（2）软件环境matlab1．3 数据集描述脸库分为测试人脸库和训练人类库，在训练人脸库内的所有人脸数目有二十张，十个人的，一个人有两张图像，不同的表情。

在测试人脸库内有10张人脸，这10张人脸是在训练库内挑选的10个人脸表情。

每张人脸图像的大小为180*200，格式为JPG。

因为本系统针对的图像格式要求必须为JPG格式的图像。

我把这20张图片的命名，用数字1-20来代替，以便后面在识别阶段，可以读出对应的数字，类似人的名字。

1．4 特征提取过程描述特征提取首先把库内待训练的人脸图像，读入matlab转换成灰度图像，进而将人脸图像按行排列，构成协方差矩阵，这个协方差矩阵里面，每一行都代表一个人脸，所以求这个协方差矩阵的特征值和特征向量，也就是求每个人脸的特征，每个特征值对应的特征向量，构成了特征向量子空间，下图中曲线的就是库内内所有人脸图像进行特征提取获得特征值后，按特征值大小排列，由图可以看出，每张人脸图像对应特征值大小的区别性很大，只要提取数值较高的特征值对应的特征向量来组成特征子空间即可，大大的减少了特征矩阵的向量的数量，这样可以降低计算量，提高特征提取的运算速率。

也为后面的人脸识别系统运行提高速度。

图1 特征值分布图1．5 分类过程描述首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。

基于PCA算法的人脸识别登录系统设计张 诚 杨 阳（四川建筑职业技术学院，四川 德阳 618000）摘　要：人脸识别是生物识别方法中应用最广泛的技术之一，主要应用于军警公安、金融、网络安全、物业管理以及国家重要部门。

笔者设计的基于PCA算法的人脸识别登录系统，功能模块包括读入人脸图像建立人脸图像库、人脸图像预处理、人脸图像识别和输出结果。

本设计采用MATLAB进行基于人脸识别的登录系统程序设计与仿真，实验结果表明笔者设计的人脸识别登录系统的识别正确率可达到90%。

关键词：人脸识别；PCA算法；图像预处理；MATLAB；登录系统中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2017）11-125-04Design of Face Recognition Login System based on PCA AlgorithmZhang Cheng, Yang Yang(Sichuan College of Architectural Technology, Deyang Sichuan 618000, China) Abstract: Face recognition is one of the most widely used biological identification technology. It is mainly applied in the military police, financial, network security, property management and important state department. This face recognition login system based on PCA algorithm has four function modules, which are reading facial image to establish facial image library, facial image preprocessing, facial image recognition and outputting result. This design uses MATLAB to program and simulate. The results show that this face identification login system can reach 90% correct recognition rate.Key words: face recognition; PCA algorithm; image preprocessing; MATLAB; login system1 前言传统的登录系统是通过“ID+密码”的方式来进行身份认证，将非法用户拒之门外，从而保障计算机信息的安全性。

基于PCA的人脸识别算法研究毕业论文目录摘要 .................................................. 错误!未定义书签。

Abstract .............................................. 错误!未定义书签。

第1章绪论 .. (1)1.1选题背景及意义 (1)1.2国外研究现状 (2)1.2.1 国外研究现状 (2)1.2.2 国研究现状 (3)1.3人脸识别技术的研究容与技术难点 (3)1.3.1 人脸识别技术研究容 (3)1.3.2 人脸识别技术研究难点 (3)1.4本文研究容与结构安排 (4)第2章人脸识别相关技术介绍 (5)2.1系统概述 (5)2.2人脸识别主要技术 (5)2.2.1 二维人脸识别算法介绍 (5)2.2.2 三维人脸识别算法介绍 (6)2.3常用的人脸图像库 (6)2.4人脸的特征提取 (7)2.4.1 几何特征提取法 (7)2.4.2 代数特征提取法 (8)2.5本章小结 (10)第3章基于PCA的人脸识别算法 (12)3.1引言 (12)3.2K-L变换 (12)3.2.1 K-L变换原理 (13)3.2.2 K-L变换性质 (14)3.3SVD定理 (15)3.4距离的计算 (17)3.5基于PCA的人脸识别 (18)3.5.1 人脸的表示 (18)3.5.2 特征脸空间的构造 (18)3.5.3 特征提取 (19)3.5.4 人脸识别 (20)3.6MATLAB仿真实现 (20)3.7结果分析 (26)3.8本章小结 (28)第4章与基于Fisherface方法的特征提取原理对比 (29)4.1PCA方法的优缺点 (29)4.2基于Fisherface法的人脸特征提取理论介绍 (29)4.3FisherFace方法的优缺点 (31)4.4两种方案的理论对比 (31)4.5本章小结 (32)结论 (33)参考文献 (34)致谢 (36)附录 1 (37)附录 2 (44)附录 3 (48)附录 4 (57)第1章绪论1.1选题背景及意义当今时代社会高速发展，技术不断进步。

基于pca人脸识别课程设计一、教学目标本课程旨在让学生掌握主成分分析（PCA）的基本原理，并能够应用于人脸识别技术。

通过本课程的学习，学生将能够：1.理解主成分分析（PCA）的数学原理和应用场景。

2.运用PCA对人脸图像进行降维处理，提高人脸识别的准确性。

3.掌握Python或其他编程语言实现PCA算法。

4.分析人脸图像数据的特征，并能够根据实际需求选择合适的PCA参数。

二、教学内容1.主成分分析（PCA）的基本原理：奇异值分解（SVD）、特征值和特征向量。

2.PCA在人脸识别中的应用：降维、特征提取和分类。

3.Python实现PCA算法：sklearn库的使用。

4.实验：使用PCA对人脸图像进行降维处理，并与其他分类算法进行比较。

三、教学方法1.讲授法：讲解PCA的基本原理和数学推导。

2.案例分析法：分析实际人脸图像数据，展示PCA的效果。

3.实验法：让学生动手实践，加深对PCA的理解。

4.讨论法：引导学生思考PCA的优缺点，探讨改进方案。

四、教学资源1.教材：《机器学习》、《模式识别与机器学习》等。

2.参考书：《深度学习》、《计算机视觉》等。

3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等。

4.实验设备：计算机、人脸识别软件、摄像头等。

五、教学评估本课程的教学评估将采取多元化方式进行，以全面、公正地评价学生的学习成果。

评估内容包括：1.平时表现：通过课堂参与、提问和讨论等方式评估学生的理解力和应用能力。

2.作业：布置与课程内容相关的编程作业，评估学生对PCA算法的掌握程度。

3.实验报告：评估学生在实验中对PCA的应用能力和对结果的分析能力。

4.期末考试：包括选择题、填空题和编程题，全面测试学生的理论知识和技术应用能力。

六、教学安排本课程的教学安排如下：1.共计32课时，每课时45分钟。

2.每周两次课，每次课时长为2小时。

3.教学地点为计算机实验室，确保学生有足够的实践操作机会。

4.课程进度安排合理，确保在有限的时间内完成所有教学内容和实验。

基于PCA的人脸识别方案以下是一个基于PCA的人脸识别方案的详细步骤：1.数据获取：首先需要获取大量已标记的人脸图像数据集。

该数据集应包含多个人的图像，每个人的图像都有多个示例。

2. 图像预处理：对于每个图像，需要进行预处理以提取人脸区域。

一种常见的预处理方法是使用人脸检测器，如Viola-Jones人脸检测器或基于深度学习的人脸检测器，来提取图像中的人脸。

3.特征提取：对于每个提取出的人脸图像，需要将其转换为特征向量。

PCA方法通过计算整个数据集的协方差矩阵来进行特征提取。

具体来说，需要将每个人脸图像转换为一个向量，并将这些向量放在一个大矩阵中。

然后，计算该矩阵的协方差矩阵。

接下来，通过对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到特征向量矩阵。

最后，选择最大的k个特征值对应的特征向量，这些特征向量将组成特征子空间。

4.训练分类器：使用特征子空间对训练图像进行投影，得到每个训练图像在特征子空间中的投影向量。

这些投影向量将用于训练分类器，如支持向量机（SVM）或k最近邻（kNN）算法。

5.人脸识别：对于待识别的人脸图像，首先将其与训练阶段相同的预处理步骤进行处理，然后计算其在特征子空间中的投影向量。

最后，将该投影向量与训练图像的投影进行比较，使用分类器来判断待识别图像的身份。

为了提高基于PCA的人脸识别方案的性能，可以采用一些改进的方法。

例如，可以使用局部特征提取方法，如局部二值模式（LBP）算法，来捕捉更多的人脸局部特征。

此外，可以结合使用多个特征提取方法和分类器，以进一步提高人脸识别的准确性。

最近，还有一些基于深度学习的人脸识别方法出现，它们通过学习更高层次的特征表示，取得了更好的性能。

总之，基于PCA的人脸识别方案是一种简单且有效的方法。

然而，随着技术的发展，人们对人脸识别的精度和鲁棒性的要求越来越高，因此需要结合其他特征提取方法和分类器来进一步提升人脸识别的性能。

《基于PCA的人脸识别研究》篇一一、引言人脸识别技术已成为现代社会中不可或缺的一部分，广泛应用于安全监控、身份验证、人机交互等领域。

然而，由于人脸特征的复杂性和多样性，传统的识别方法往往难以达到理想的准确率。

为此，本文提出了一种基于主成分分析（PCA）的人脸识别方法，旨在提高人脸识别的准确性和效率。

二、文献综述PCA是一种常用的数据降维技术，可以有效地提取数据中的主要特征。

在人脸识别领域，PCA已被广泛应用于特征提取和降维。

近年来，许多学者对基于PCA的人脸识别方法进行了深入研究，取得了显著的成果。

然而，仍存在一些挑战，如光照变化、表情差异、遮挡等影响因素的干扰。

因此，本文旨在进一步优化基于PCA的人脸识别方法，提高其鲁棒性和准确性。

三、研究方法1. 数据集本文采用ORL人脸数据库和LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集进行实验。

ORL数据库包含40个不同人的面部图像，每个人有10张不同表情、光照和姿态的图像。

LFW数据集则包含大量来自现实生活中的面部图像。

2. PCA算法PCA通过分析数据集的协方差矩阵，提取出主要成分作为新的特征向量。

在本研究中，我们首先对原始图像进行预处理，包括灰度化、归一化等操作。

然后，利用PCA算法提取出人脸图像的主要特征，降低数据的维度。

3. 分类器本文采用支持向量机（SVM）作为分类器，对提取出的特征进行分类。

SVM具有良好的泛化能力和较高的分类准确率，适用于人脸识别任务。

四、实验结果与分析1. 实验过程我们首先对ORL和LFW数据集进行预处理，然后利用PCA 算法提取出主要特征。

接着，使用SVM分类器对提取出的特征进行分类，并计算识别准确率。

2. 结果分析实验结果表明，基于PCA的人脸识别方法在ORL和LFW数据集上均取得了较高的识别准确率。

与传统的识别方法相比，该方法能够更好地提取出人脸的主要特征，降低数据的维度，提高识别的效率和准确性。

基于PCA的人脸识别系统的设计与实现基于PCA的人脸识别系统的设计与实现一、引言人脸识别系统是指能够自动识别图像或视频中人物面部特征的一种技术。

随着计算机视觉和模式识别的发展，人脸识别技术被广泛应用于安防系统、个人身份认证、人机交互等领域。

在人脸识别系统中，降维是其中重要的一环，主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的降维方法。

本文基于PCA，设计并实现了一个基于PCA的人脸识别系统。

二、基于PCA的人脸识别系统原理1. 数据收集与预处理首先，我们需要收集一组人脸图像作为训练集。

这些图像应包含多个人脸的样本，并尽可能涵盖人脸的不同姿态、表情和光照条件。

然后，对采集的图像进行预处理，将其转换为灰度图像，并对图像进行对齐、裁剪等处理，以便提取有效的人脸特征。

2. 特征提取与降维在人脸识别系统中，主成分分析的作用是对人脸图像进行降维。

首先，利用训练集对人脸图像进行特征提取，其中一个常用的方法是提取图像的局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）。

LBP能够提取图像中的纹理特征，对于人脸识别来说非常有效。

然后，利用PCA对提取的特征进行降维，降低特征的维度，并保留最重要的特征信息。

3. 训练与分类在降维后的特征空间中，我们使用支持向量机（SupportVector Machine, SVM）进行训练与分类。

SVM是一种常用的机器学习算法，能够有效地对不同类别的样本进行分类。

在训练过程中，我们使用已知标签的人脸图像来训练SVM分类器。

通过学习每个人脸样本的特征分布，系统能够建立一个分类器，用于将未知人脸图像分为已知的不同人物。

4. 人脸识别在人脸识别阶段，我们使用训练好的SVM分类器来对未知人脸图像进行分类。

首先，对未知人脸图像进行类似的预处理，包括灰度化、对齐和裁剪等。

然后，提取特征并将其映射到降维后的特征空间中。

最后，利用训练好的SVM分类器，将未知人脸图像识别为已知的人物身份。

基于主成分分析（PCA）的⼈脸识别技术本科期间做的⼀个课程设计，觉得⽐较好玩，现将之记录下来，实验所⽤。

1、实验⽬的（1）学习主成分分析（PCA）的基础知识；（2）了解PCA在⼈脸识别与重建⽅⾯的应⽤；（3）认识数据降维操作在数据处理中的重要作⽤；（4）学习使⽤MATLAB软件实现PCA算法，进⾏⼈脸识别，加深其在数字图像处理中解决该类问题的应⽤流程。

2、实验简介（背景及理论分析）近年来，由于恐怖分⼦的破坏活动发⽣越发频繁，包括⼈脸识别在内的⽣物特征识别再度成为⼈们关注的热点，各国均纷纷增加了对该领域研究的投⼊。

同其他⽣物特征识别技术，如指纹识别、语⾳识别、虹膜识别、DNA识别等相⽐，⼈脸识别具有被动、友好、⽅便的特点。

该技术在公众场合监控、门禁系统、基于⽬击线索的⼈脸重构、嫌疑犯照⽚的识别匹配等领域均有⼴泛应⽤。

⼈脸识别技术是基于⼈的脸部特征，对输⼊的⼈脸图像或者视频流，⾸先判断其是否存在⼈脸。

如果存在⼈脸，则进⼀步的给出每个脸的位置、⼤⼩和各个主要⾯部器官的位置信息。

其次并依据这些信息，进⼀步提取每个⼈脸中所蕴涵的⾝份特征，并将其与已知的⼈脸进⾏对⽐，从⽽识别每个⼈脸的⾝份。

⼴义的⼈脸识别实际包括构建⼈脸识别系统的⼀系列相关技术，包括⼈脸图像采集、⼈脸定位、⼈脸识别预处理、⾝份确认以及⾝份查找等；⽽狭义的⼈脸识别特指通过⼈脸进⾏⾝份确认或者⾝份查找的技术或系统。

我们在处理有关数字图像处理⽅⾯的问题时，⽐如经常⽤到的图像查询问题：在⼀个⼏万或者⼏百万甚⾄更⼤的数据库中查询⼀幅相近的图像。

其中主成分分析（PCA）是⼀种⽤于数据降维的⽅法，其⽬标是将⾼维数据投影到较低维空间。

PCA形成了K-L变换的基础，主要⽤于数据的紧凑表⽰。

在数据挖掘的应⽤中，它主要应⽤于简化⼤维数的数据集合，减少特征空间维数，可以⽤较⼩的存储代价和计算复杂度获得较⾼的准确性。

PCA法降维分类原理如下图所⽰：如上图所⽰，其中五⾓星表⽰⼀类集合，⼩圆圈表⽰另⼀类集合。