MATLAB驱动的人脸识别关键技术及其应用

该论文《基于MATLAB的人脸识别研究》由张丽芳撰写，发表于2023年第7卷第5期的《现代信息科技》杂志上。论文主要探讨了如何利用MATLAB软件进行人脸识别技术的研究，这是一种在身份验证领域具有重要意义的技术。作者针对人脸识别过程中的关键步骤进行了深入分析和实践。 首先，论文介绍了人脸识别在身份验证中的核心地位，强调了MATLAB在实现这一技术中的作用。作者通过MATLAB进行图像处理，对采集到的图像进行了预处理，包括灰度转换，目的是为了减少颜色空间的复杂性，便于后续分析。接着，使用图像均衡化技术来增强图像对比度，进一步提高人脸特征的可见性。为了去除图像中的噪声，中值滤波被应用于图像，确保图像质量的清晰度。 定位脸部是人脸识别的关键步骤，作者采用肤色检测方法确定待识别对象的脸部区域，这是识别过程中定位人脸的关键依据。接下来，通过对眼睛部位的灰度积分，聚焦到人脸的特定特征，因为眼睛区域通常包含丰富的纹理信息，有助于区分个体。论文还提到，将测试图像导入GUI（图形用户界面），这样用户可以直观地观察和交互，提高了系统的用户体验。 论文的核心内容是将测试图像与预先录入系统的图像进行直方图对比，这是一种常见的特征匹配技术，通过比较两者的像素分布来判断它们是否属于同一人。当匹配成功时，系统会显示出匹配识别的结果，表明识别过程的准确性。 这篇毕业设计或课程设计作品展示了MATLAB在人脸识别中的实际应用，不仅提升了识别的准确性和效率，还涉及到了图像预处理、特征提取和匹配算法等关键技术。该研究对于理解人脸识别的基本原理和MATLAB编程在实际工程中的应用具有较高的参考价值，适合于学习和研究者深入探讨计算机视觉领域的最新进展。整个研究工作得到了2021年山东华宇工学院科技计划项目和教学改革研究项目的资助，证明了其学术价值和实用性。