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中南民族大学
毕业论文(设计)
学院：电子信息工程学院
专业：电子信息工程年级：2012级
题目:基于PCA算法的人脸识
学生姓名：学号：
指导教师姓名:职称:
2016年5月26日
中南民族大学本科毕业论文（设计）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。除了文中特别加以标注引用的内容外，本
论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人
完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：
年月日
注：本页放在学位论文封面后，目录前面
目录
摘要1
Abstract1
1绪论2
1.1人脸识别的研究意义2
1.2人脸识别国内外概况2
1.3人脸识别的主要研究内3
1.4本文研究内容与结构安排4
2PCA算法原理4
2.1PCA原理4
2.1.1K-L变换原理5
2.1.2K-L变换性质6
2.1.3特征值选取7
2.2PCA计算过程7
3基于PCA算法的人脸识别8
3.1构建特征脸空间8
3.2特征提取8
3.3人脸识别9
4人脸识别实验10
4.1图像的预处理10
4.1.1几何归一化10
4.1.2直方图均衡化11
4.1.3灰度归一化11
4.2人脸库介绍12
4.3实验设计12
4.3.1实验基本流程图13
4.3.2实验设计过程13
4.4实验结果与分析14
4.4.1实验结果14
4.4.2实验结果分析16
5总结16
致谢17
参考文献18
基于PCA算法的人脸识别
摘要：本文探讨了基于主成分分析（PCA）的人脸识别方法。二十多年以来，
PCA算法已广泛应用于人脸识别，成为最流行的人脸表示方法之一。它不仅降
低了人脸图像特征的维数，缓解了维数灾难的问题，同时使得人脸表达更为紧
凑。在本文的研究中，首先利用PCA对人脸降维，其次采用最邻近法对人脸图
像进行分类，最后在AT＆T人脸数据库上对此方法进行评估。实验结果表明，
该方法具有较好的识别性能。
关键词：人脸识别；主成分分析法；最邻近法
FaceRecognitionBasedonPCAMethod
Abstract:Inthispaper,westudytheprincipalcomponentanalysis(PCA)whichis
oneofthemostpopularrepresentationmethods.NotonlydoesthePCAmethod
reducethedimensionalityofthefaceimage,butitavoidstheproblemoftheCurseof
Dimensionalityaswell,therebygettingmorecompactfacerepresentation.Soithas
beenextensivelyemployedforfacerecog
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