人脸识别方法实现研毕业设计论文.doc

人脸识别方法实现研究 题目 人脸识别方法实现研究 主要内容、基本要求、主要参考资料等： 主要内容：掌握人脸识别的过程ORL人脸库中的样本图像训练人脸分类器能够完成对测试样本的识别基本要求：ORL人脸库样本进行特征提取的方法； 3、掌握分类器的用法，完成人脸识别的全过程，通过matlab的编程方法实现。 时间安排：2010年12月-2011年1月熟悉C语言或matlab的编程的相关知识，掌握人脸识别的全过程2011年2月编写程序实现ORL人脸数据库中人脸特征的提取，能够将提取的特征保存成的数据文件2011年3月熟悉分类器的基本算法，能够编写或调试相应的程序，使得程序能够正确运行；2011年4月基于最近邻或者其他分类器，能够将训练结果保存为数据文件；2011年5月将以上各个部分组合成一个软件，实现人脸识别的全过程，在此基础上撰写论文初稿2011年6月修改论文，准备答辩。参考文献：边肇祺，张学工，模式识别(第二版)，清华大学出版社，2007张宏林， 精通Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践(第2版)，人民邮电出版社， 2008指导教师签章： 专业负责人签章： 年 月 日 摘　要 人脸识别是根据人脸图像确定人的身份的一种方法，在身份认证领域具有广泛的应用。人脸作为生物特征具有不易伪造、不会遗失、相对稳定等优点，与指纹、视网膜等其他人体特征识别系统相比，人脸识别系统更加直接、友好，是未来身份识别认证的主要发展方向，也是目前模式识别领域的一个研究热点。本课题要求完成一个基于特征脸（PCA）的人脸识别方法人脸识别系统，即能够对ORL人脸库中的样本图像进行特征提取，在此基础上训练人脸分类器，能够完成对测试样本的识别。特征脸方法是基于K-L变换的人脸识别方法，K-L变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过K-L变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。 Abstract Face recognition method is used to confirm a persons identity according to face images, and it widely used in the identity authentication fields. As face is considered as Biological character, it has the advantage of not easy to be forged or lost, and it is relatively stable. To compare with other human characteristics identification system such as fingerprints or the retina, Face recognition system is more directly and friendly. Face recognition system is the main development direction in the future Identification authentication, and it is also the hotspot in the mode identification field at present. This topic is required to perform a face recognition system which is based on the method of features face(PCA).and the face recognition system could finish the feature extraction. Then, on the basis of this, practice the face classifier that is based on the artificial neural network to finish the recognition of the test sample. The face recognition method of features face is based on K-L transform, and the K-L transform is a kind of optimal orthogonal me