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如何使用PCA进行人脸识别系统的设计毕业设计资料免费下载

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:5.31 MB | 2018-11-08

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　　随着计算机视觉技术的发展，以及社会的各个领域的需要，根据人固有的生物特征对人进行身份验证的课题吸引了一-批研究人员，比较常见的有语音识别，指纹识别，人脸识别等技术。其中入臉识别因为识别率高、主动性强、使用方便等因素，在身份验证的各类方法中有独特的优势及相关的应用，成为了人体特征识别中的比较热门的研究课题。

　　本文首先阐述了人脸识别研究的历史，现状以及发展趋势，并说明了人脸识别的优势和难点。然后详细地说明人脸识别的两个部分：人脸检测和人脸识别。在人脸检测部分，本文主要介绍了基于haar分类器的检测方法，并详细说明了har分类器的训练过程，讲述了分类器检测人脸的原理。在人脸识别部分，首先获取人的个人信息的，对人脸图像的采集并进行灰度化、归一化等预处理，然后采用PCA （ 主成分分析法）对采集到的图像进行特征提取，并存儲相关的特征信息，最后对待识别的图像进行特征提和取分析，与训练的人脸图像数据计算欧式距离，最终识别出人的身份。在本文的最后，对实现的系统各项功能进行实验，对影响识别率的维数、采集图像数因素进行实验分析，并提出了主成分分析法人脸识别的优 点和缺点。最后总结毕业设计中的不足，自己的心得体会，并对未米学习进行展

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