【毕业论文】基于matlab的人脸识别（含源程序）.pdf

人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术。随着计算机技术和人工智能的发展，人脸识别技术得到了迅速发展，并已广泛应用于安全监控、身份验证等多个领域。本文所讨论的基于Matlab的人脸识别系统设计与仿真，旨在介绍人脸识别技术在实际应用中的重要性和挑战，并通过Matlab这一强大的数学计算和工程仿真软件，展示如何进行人脸图像的采集、预处理、特征提取、匹配以及识别。 研究背景方面，自20世纪70年代以来，随着人工智能技术的兴起以及计算机视觉研究的进展，人脸图像的机器识别受到了广泛关注，形成了专门的研究领域。人脸识别不仅具有重大的理论价值，还具有很高的实用价值，能够用于智能监控、安全验证等多方面的应用。 人脸识别的应用前景非常广阔。由于人脸具有唯一性，它可以被用来识别和验证个人身份，与指纹识别、虹膜识别等其他身份验证技术相比，人脸图像识别系统更加方便，因为可以远距离、非接触地采集人脸图像。此外，人脸图像的自动识别系统在取样上更为方便，不需要接触目标物体即可进行识别，大大扩展了其在实际生活中的应用潜力。目前，尽管已有一些系统在实际应用中使用，如信用卡验证、安检、互联网应用等，但成熟且通用的人脸自动识别系统还有待开发。 本文研究的问题主要集中在如何利用Matlab进行人脸图像的预处理和识别。Matlab是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级编程语言和交互式环境。Matlab提供了丰富的图像处理工具箱，可以方便地对图像进行预处理、特征提取等操作。本论文详细介绍了Matlab在图像处理中的应用，包括图像处理基本操作、图像类型转换、图像增强以及图像处理功能的Matlab实现等。通过对特定的人脸图像进行处理，本文展示了如何将Matlab应用于人脸识别系统。 人脸识别系统构成方面，主要包括人脸图像的采集、预处理、特征提取、匹配和识别等模块。其中，人脸检测定位算法和人脸图像的预处理是关键步骤。预处理通常包括图像灰度化、滤波去噪、直方图均衡化、图像二值化、边缘检测等操作，目的是减少图像中的噪声和干扰，突出人脸特征。 直方图方法是人脸识别的一种常用技术。直方图均衡化通过改变图像的直方图分布，使得整个图像的灰度分布更加均匀，从而提高图像的对比度。直方图方法简单易懂，计算量小，适合实时处理，在人脸识别的初步阶段使用较为广泛。 Matlab源程序是本文的重要组成部分。Matlab源程序包括图像的读取、显示、处理以及特征提取等功能，这些功能在人脸识别中非常关键。Matlab源程序的提供，不仅方便了人脸图像的处理和识别过程，也为相关研究和开发人员提供了便利。 基于Matlab的人脸识别系统设计与仿真是对人脸识别技术研究的一个具体实例，不仅涵盖了人脸识别技术的基本理论和实现过程，还包括了Matlab在图像处理和人脸识别中的应用。随着技术的不断进步，人脸识别技术的准确度和应用范围将会不断扩大，其在安全监控、身份认证等方面的作用也将越发显著。