基于特征脸的人脸识别技术研究与实现

本篇论文标题为《人脸识别方法的设计与实现》,由07信计班学生刘志宏撰写，学号0711111124，在雷勇老师的指导下进行。论文聚焦于人脸识别这一计算机视觉和模式识别领域的前沿课题，尤其关注基于特征脸的人脸识别技术。 人脸识别作为一项关键技术，其研究背景源于其在众多应用领域如刑侦、证件验证、门禁系统和视频监控中的广泛应用。然而，由于人脸的非刚体性、表情变化、姿势差异、发型多样性和化妆等因素，实际应用中存在诸多挑战。为了克服这些问题，论文探讨了特征脸方法，这是一种被广泛认为速度和效率都很高的识别手段。 特征脸方法的核心在于计算人脸图像与特征脸空间的距离，从而实现快速且准确的人脸识别。在论文中，作者对这种方法进行了深入阐述，并进行了改良。实验结果以国际上常用的ORL人脸库为例，对30人共300幅人脸进行测试，结果显示，特征脸法的正确识别率达到88%，显示出良好的识别性能。 论文的主要内容围绕以下几个部分展开： 1. 绪论部分介绍了人脸识别的广义定义，包括人脸检测、人脸表征（如几何特征、代数特征等）、人脸鉴别（比对识别）以及表情分析等核心任务。 论文的结构严谨，旨在提供一个全面理解特征脸方法及其改进的技术框架。通过实验验证，证明了特征脸方法在实际应用中的可行性，特别是在复杂环境下的识别能力。关键词包括人脸识别、特征脸、ORL人脸库以及MATLAB，这些关键词突出了论文的重点和使用的工具。 总结来说，这篇论文不仅介绍了人脸识别的基础理论，还展示了特征脸方法的具体实践，以及在实际数据集上的有效性，为读者提供了实用的科研和论文答辩参考资料。