MATLAB实现的人脸识别：原理、算法与步骤详解

该文档详细介绍了基于MATLAB的人脸识别技术的课程设计项目，由计算机科学与应用系的学生完成。设计的主要目标是运用MATLAB进行人脸图片的预处理，通过主成分分析（PCA）算法提取特征向量，并实现人脸匹配识别。项目涉及10张测试图片和20张训练图片，图片尺寸为1024×768像素。 设计过程中，学生计划在两周内分阶段进行工作。首先，第1-2天用于查阅相关文献，了解人脸识别的理论背景和技术路线；接着，第3-4天深入研究人脸识别原理和可能的实现算法，如基于几何特征、K-L变换、神经网络、小波包或支持向量机的方法。第5-8天主要用于编写程序代码，建立图片数据库，运用PCA算法提取特征并生成特征脸，进行初步的调试工作。 文档参考了多本书籍，例如黄文梅等人的《信号分析与处理——MATLAB语言及应用》、钱同惠的《数字信号处理》等，这些书籍提供了关于MATLAB基础、信号处理原理以及不同识别方法的理论支撑。学生还将学习如何运用PCA的Eigenface算法进行特征提取，这一部分包括PCA人脸识别的详细流程和特征向量的选择策略。 此外，学生需提交一份课程设计报告书，内容涵盖任务书、基本原理、设计思路、设计思想、设计过程中的体会以及完整的程序代码。整个项目旨在让学生全面掌握MATLAB的使用，并将所学的理论知识应用于实际的人脸识别项目中，锻炼实践能力和问题解决能力。通过这个项目，学生能够深入了解人脸识别技术在实际应用中的各个环节，并提升编程和数据处理技能。