"基于MATLAB的高效人脸识别系统设计"

本科毕业论文---基于 MATLAB 的人脸识别系统设计.doc 人脸识别作为模式识别和图像处理领域的一个研究热点，在各个领域具有广泛的应用价值和商用价值。本文针对人脸的特点和应用需求，设计了一个基于 MATLAB 的人脸识别系统，以提高识别准确率和实用性。 首先，本文通过对近年来国内外相关学术论文和研究报告的学习和分析，总结了人脸识别技术的发展现状和存在的问题。由于人脸的非刚性和表情多变等因素，使得人脸识别技术在实际应用中面临着巨大的困难。针对这些问题，本文提出了利用图像处理的 MATLAB 实现人脸识别方法。 在系统设计过程中，本文提出了一种多种预处理方法于一体的通用的人脸识别方法。首先，通过对输入图像进行灰度化处理，将彩色图像转换成灰度图像，以减少计算量和复杂度。然后，通过直方图均衡化方法，提高图像的对比度和清晰度，从而减少光照变化等因素对人脸识别的影响。接着，利用 Haar 特征和 Adaboost 算法进行人脸检测和定位，找到图像中存在的人脸区域。最后，通过主成分分析（PCA）算法进行特征提取和降维，以减少特征空间的维度，提高识别准确率。 在实验部分，本文利用公开的人脸数据库测试了所设计的人脸识别系统。实验结果表明，该系统在识别准确率和速度方面取得了较好的表现。通过与其他方法进行比较，本文所设计的系统可以实现高准确率的人脸识别。 然而，本文所设计的基于 MATLAB 的人脸识别系统也存在一些问题和局限性。首先，由于计算量大，当要识别较多人员时，该系统的效率会下降。其次，系统对光照、姿态等因素的鲁棒性还有待提高。此外，系统的实时性和稳定性也需要进一步优化。 为了解决这些问题，未来的研究可以考虑利用深度学习等先进技术来改进人脸识别系统的性能。同时，可以进一步优化算法和加快计算速度，以实现实时的人脸识别系统。 综上所述，本文基于 MATLAB 的人脸识别系统设计，通过对图像的预处理、人脸检测和定位、特征提取和降维等步骤，实现了高准确率的人脸识别。但该系统仍存在一些问题和局限性，需要进一步的研究和改进。相信随着技术的不断发展和改进，人脸识别系统将在各个领域得到更为广泛的应用。