基于PCA的人脸识别(MATLAB实现)

基于PCA的人脸识别(MATLAB实现)(论文11000字)
摘要：随着时代发展，科技进步，人们对于个人信息安全越来越重视，传统的识别方式易于破解，显然已经无法满足社会的需求，而在生物特征识别领域，人脸识别因其易于采集，成本低廉，识别率相对较高，结果直观可靠等优点，已经成为识别领域研究的重点以及热点。
  本文主要研究的是基于PCA（principal component analysis）人脸识别，通过提取高维图像的主要特征，将高维图像映射到低维空间，从而大大降低计算机的计算量，从而提高图像识别的效率以及准确率。
本文的主要工作如下：
首先，介绍什么是人脸识别，人脸识别研究的意义以及发展现状。其次，介绍当今人脸识别主流的算法，并着重介绍PCA方法的优点以及它存在的缺陷。接着深入介绍PCA算法的原理，设计基于PCA的人脸识别的训练算法和识别算法。最后，通过MATLAB实现人脸识别的仿真。
关键词:人脸识别；PCA ；仿真

Face Recognition based on PCA(MATLAB)
Abstract:with the development of science and technology,people pay more attention to their own information safety.Traditional identification methods can be cracked easily,absolutely,these methods can not be satisfied social need.However,in area of bio-identification technology,face recognition is easily collected, low cost and has high recognition rate and its result is intuitively.face recognition has now been the emphasis and hot topic of scientific research.
in this paper, based on the PCA,extracting the main feature of high dimension and projecting to low Implementation of the key technologies are as follows:
First of all,introduce the definition of face recognition and its importance,the research result at home and abroad and the trend in the future.Then,Introduce the main algorithm about face recognition,analysis their advantage and disadvantages,and also,introduce the theory about PCA in detail,design the training and identification algorithm. Last,realize the simulation in MATLAB.
Keywords:face recognition ;PCA; simulation

目 录
摘要...............................................................................................................................................1
Abstract........................................................................................................................................3
1. 绪论   
1.1 人脸识别    6
1.2人脸识别的意义    6
1.3人脸识别发展史    6
1.4发展现状及相关研究成果    8
2.基于PCA的人脸识别技术理论    9
2.1什么是人脸识别    9
2.2人脸识别的主流算法    9
2.2.1 PCA（主成成分分析）    9
2.2.2 Discrete Cosine Transform(离散余弦变换)    10
2.2.3 linear discriminant analysis（高斯判别分析）    11
2.2.4 back propagation（反向传播）    12
2.3 PCA算法的理论基础    12
2.3.1矢量运算    12
2.3.2方差    17
2.3.3协方差    18
2.3.4协方差矩阵对角化    19
3. 基于PCA的人脸识别算法设计    21
3.1特征脸空间    21
3.1.1奇异值定理    21
3.1.2 特征脸空间的构造    21
3.2基于PCA人脸识别训练和识别算法设计    22
  3.3识别人脸的仿真流程........ ....23
3.4 小结    23
4. MATLAB的仿真分析    24
4.1基于主成成分分析的人脸识别    24
4.2 MATLAB GUI界面    24
4.2.1 GUI界面的设计    25
4.2.2MATLAB设计的识别人脸GUI界面如下    25
4.2.3 GUI界面的仿真效果    25
4.3 PCA人脸识别效果分析    29
4.4本章小结    30
5.总结    30
参考文献    31
致谢    32