MATLAB实现的PCA人脸识别算法研究

"基于MATLAB的人脸识别算法的研究" 这篇论文主要探讨了基于MATLAB的人脸识别算法，由王国栋在电子信息工程学院攻读电子与通信工程专业，研究方向为信息传输与处理，导师为赵艳杰副教授。论文的原创性声明和研究成果使用承诺书表明，该研究工作独立且尊重了知识产权规定。 人脸识别技术作为一种非接触、快速且稳定的识别方式，近年来受到广泛关注。论文在MATLAB环境下设计并实现了一个基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统。PCA是一种有效的降维技术，常用于处理高维数据，如人脸图像，以提取最具代表性的特征。 首先，论文阐述了人脸识别技术的重要性和目标，讨论了如何获取和自动检测人脸信息，并对常用的人脸图像库进行了介绍，这可能是如Feret、Yale或ORL等人脸数据库。 接下来，论文深入探讨了图像预处理阶段，这是人脸识别的关键步骤。由于人脸图像可能会因光照、姿态、表情等因素导致质量差异，因此需要进行预处理，如灰度化、归一化、尺寸调整等操作，以提高后续算法的性能。 最后，论文重点讲解了PCA算法在人脸识别中的应用。PCA通过找到数据的主要成分来降低数据维度，同时保持大部分信息，从而简化了人脸识别的过程。它首先对人脸图像进行特征提取，然后通过构建主成分空间来表示和识别这些特征，以此达到识别不同个体的目的。 这篇硕士论文提供了PCA人脸识别算法的详细实现过程，为MATLAB环境下的人脸识别技术研究提供了有价值的参考。通过这种方法，可以有效地处理和分析人脸图像，提高识别的准确性和效率。