PCA驱动的Matlab人脸识别系统：理论与应用

本篇文档是关于计算机视觉基础的期末大作业，具体题目是基于MATLAB的人脸识别系统设计，适用于物联网工程学院计算机科学与技术专业的学生。人脸识别是一种重要的生物识别技术，其核心在于利用特定算法，如主成分分析(PCA)，来识别人脸并进行身份验证或识别。 PCA方法的基本原理是通过离散K-L变换提取人脸图像的关键特征，形成特征脸空间。在识别过程中，将测试样本映射到这个空间，计算投影系数，然后通过与特征脸的距离比较进行识别。尽管PCA方法简单易实现，但受光照、角度变化以及训练样本数量的影响，识别率可能存在波动。然而，作为统计模板匹配方法，它在实际应用中仍具有一定的优势。 人脸识别技术是通过分析人脸图像的整体特征来进行身份识别，可以分为身份验证和身份识别两种场景。基于整体特征的方法如特征脸法、最佳鉴别矢量集法等利用灰度信息，具有较高的识别性能，而弹性图匹配法和傅立叶变换特征法则强调人脸图像的表达；最佳鉴别矢量集法、贝叶斯法和人工神经网络则更倾向于分类任务。 在本作业中，主要探讨的是几何特征的人脸识别，这种方法依赖于面部器官的形状和几何关系，虽然速度较快且内存需求小，但识别准确率相对较低。另一种重点介绍的方法是基于PCA的人脸识别，它利用了统计分析和降维技术，虽然可能不完美，但在人脸识别领域仍占有一定地位。 传统的人脸识别技术主要依赖可见光图像，但随着科技的发展，人脸识别技术也在不断创新，比如引入神经网络的新方法，这使得识别能力得到了进一步提升，尤其是在光照条件变化、表情和姿态等复杂环境中的性能优化。 这份大作业涵盖了人脸识别技术的基础概念、关键方法（如PCA）、以及不同类型的识别策略，展示了如何利用MATLAB进行实际应用，并讨论了人脸识别技术的最新进展和挑战。对于学习和研究计算机视觉特别是人脸识别的学生来说，这是一个深入理解并实践该领域的宝贵资料。