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基于并行PCA算法的人脸识别系统的研究 　　摘 要：为了解决快速、准确人脸识别的问题，提出了一种基于并行PCA算法的人脸识别方法。利用主成分分析法（PCA）能够降低特征维数、容易实现、训练时间较短的特点，设计实现了一种并行PCA算法，首先根据整幅图像提取出4幅部分人脸图像，然后将整幅图像和4幅部分图像同时由相同结构的PCA模型进行学习，提取人脸特征向量，通过欧氏距离进行测试图像与训练图像的匹配计算，最后通过测试图像与5级并行PCA模型的识别结果进行加权决策，从而实现人脸识别的目的。利用ORL人脸库的图像数据，在Matlab进行的仿真实验结果表明，该方法在准确性上有了很大程度的提升，识别的速度也相对较快，具有较高的鲁棒性。 　　关键词：PCA算法；人脸识别；五级并行PCA模型；权重计算；均值滤波 　　中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）19-0147-02 　　Research on Face Recognition System Based on Parallel PCA Algorithm 　　ZHAO Ya-peng 　　（College of Information Science and Engineering， Shandong University of Science and Technology， Qingdao 266590， China ） 　　Abstract：In order to solve the problem of fast and accurate face recognition， a face recognition method based on parallel PCA algorithm is proposed. Using principal component analysis （PCA） method can reduce the dimension of features， easy to implement， training time is short， the design and implementation of a parallel algorithm for PCA， first of all according to the whole image to extract the 4 part of face images， then the whole image and 4 partial images at the same time by the same structure of the PCA model of learning， face feature vector extraction， the Euclidean distance for matching calculation of the test images and training images， finally through the test image with the five level parallel PCA model identification results are weighted decision， in order to achieve face recognition. Using the image data of the ORL face database ， the simulation results in Matlab show that the method has a great degree of improvement in accuracy， the recognition speed is relatively fast， with a high degree of robustness. 　　Key words：PCA algorithm；Face recognition；Five level parallel PCA model；Weight calculation；Mean filter 　　1 概述 　　随着智能终端设备（手机、Pad、门禁等）的不断发展，身份识别已经成为我们日常生活的重要组成部分，身份验证技术被广泛应用于各个领域，特别是人们对于个人隐私信息的保护，使得身份识别再次成为关注的焦点。人脸识别作为身份识别的重要手段之一，因其具有识别率高、采集性强、接受性高等特点，在身份识别的各类方法中具有独特的优势，成为了目前比较热门的研究领域。 　　目前，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是图像识别领域最重要的研