毕业设计

本文先介绍了人脸识别的相关理论，说明了人脸识别在身份识别中的优势和重要地位，然后介绍了人脸识别的相关理论包括主成分分析、多为空间距离等；然后对人脸识别算法进行设计和实验，人脸识别的核心工作包括两个部分，一是人脸的特征表示，通过图像预处理(包括图像去噪、图像几何归一化、图像灰度归一化等处理步骤)，可以使用基于主成分的方法对图像进行降维处理；二是利用主成分分析得到的子空间基向量，可以将人脸图像预处理之后的结果嵌入到子空间，并将测试人脸嵌入到子空间，利用欧式距离计算测试样本与其他欧式点的距离，并选择距离最小的人脸的分类作为识别结果。实验结果表明，基于PCA的人脸特征和人脸识别有很高识别度。

从人脸图像特征提取和分类器构 建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同 时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.

食源性致病菌的快速识别是一项重要的工作，与传统检测方法相比，拉曼光谱能在无损检测的同时加快鉴别速度。为了提高大肠杆菌O157∶H7以及布鲁氏菌S2株拉曼光谱识别的准确性和效率，提出一种基于主成分分析与Stacking算法的集成判别模型，使用网格搜索以及K折交叉验证来提高模型的稳健性。与逻辑回归、K近邻、支持向量机等单一模型进行对比，实验结果证明PCA-Stacking集成模型有最高的准确率，达99.73%，达到了预期效果。

使用 MATLAB 软件和 Open CV 开源库搭建实现 A-PCA+BP神经网络的人脸识别系统，系统能够实时检测人脸与识别。

这个包的目的是实现基于 PCA 的人脸识别（Eigenfaces 技术）。 使用的人脸数据集是 ORL AT&T 剑桥实验室 ( www.cl.cam.ac.uk/Research/DTG/attarchive:pub/data/att_faces.zip )。 此数据集以 mat 格式 (ORL_FaceDataSet) 附在此处。 在这方面，该软件包可作为学生和研究的实践指南，脚本中提供了许多详细信息。

使用基于PCA的噪声水平估计进行图像拼接定位

此代码是基于PCA的人脸识别系统，作者加入了GUI界面，使用matalib实现。实验效果明显。

基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文.doc

基于PCA和SVM的实时人脸识别： faceCapture:首先采集需要被识别人的人脸，每人采取10张，统一格式大小，放入人脸数据库中； ReadFace:读入训练的人脸数据； fastPCA:PCA降维； scaling:训练数据归一化； train:使用SVM支持向量机训练模型； imageAcquision: 读入人脸照片—>灰度化—>检测人脸—>扣出人脸—>归一化尺寸—>在训练集的特征子空间中降维—>在训练集每维的最大最小值上数据归一化—>利用训练好的模型预测—>显示