MATLAB实现的人脸识别技术详解及流程

本资源是一份关于"基于MATLAB的人脸识别"的课程设计文档，旨在让学生在计算机科学与应用系的课程中，综合运用图像识别理论知识，通过MATLAB这一工具实现人脸图片的预处理、特征提取和匹配。设计任务包括以下几个关键部分： 1. **人脸识别技术概述**：介绍人脸识别的基本概念，分为人脸检测（FaceDetection）和人脸表征（FaceRepresentation），这是识别过程的基础步骤。人脸检测用于定位人脸区域，而人脸表征则通过提取关键特征来区分个体。 2. **PCA人脸特征提取与识别**：主要讨论了Principal Component Analysis (PCA) 算法在人脸识别中的应用。PCA是一个线性降维方法，通过将高维人脸图像转换为低维特征向量，有助于减少计算复杂度并提高识别精度。设计者会构建一个包含10张和20张1024×768像素的测试数据库，以及相应的训练数据库，以训练和测试特征提取模型。 3. **工作计划与编程实践**：学生需按照计划分阶段进行，如第1-2天研究相关文献，第3-4天理解算法原理，第5-8天编写代码，建立数据库并进行特征提取，第9-12天实现人脸识别功能。参考教材如《MATLAB语言及应用》、《数字信号处理》等提供了技术指导。 4. **MATLAB编程**：设计者将运用MATLAB编写主程序，实现人脸图片的预处理、特征提取算法（如Eigenface算法）的调用，以及最终的人脸匹配功能。这部分内容是整个项目的核心，展示了MATLAB在实际工程中的应用。 5. **心得与体会**：完成项目后，学生需要撰写心得体会，分享他们在实践中遇到的问题、解决方案以及对MATLAB的理解和掌握程度。 6. **参考文献**：列出了一系列相关书籍和参考资料，这些都是设计过程中不可或缺的知识来源。 通过这份课程设计，学生不仅能够提升MATLAB编程能力，还能深入了解人脸识别技术的工作原理，为实际应用打下坚实基础。