题目名称：MATLAB人脸识别门禁系统 课题介绍：该系统为基于MATLAB的门禁系统。建立一个GUI可视化界面，将疑似病例录入进人脸库，对其进行训练。测试的时候，采集一张全身照人脸图片，进行人脸定位，分割，和库内人脸进行对比，如果是库内人脸，则判定为疑似病例，GUI进行报警，包括文字和语音报警。如果不是库内人脸，则说明非疑似人员，可放行。

算法流程： 本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下： 图： 人脸识别系统框架图 整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。 二、算法介绍 基于PCA算法的人脸特征提取 2.1PCA的基本原理 PCA中文全称主成分分析 法（Principal Componen

人脸识别库包括Yale，ORL，MIT，AT&T人脸库以及想要训练人头分类器所需要的正负样本。

功能:利用摄像头,实现人脸识别. 说明:本识别库,需要用到内存管理,内存总占用数在560KB左右(20个人脸).每增加一张人脸,内存占增加10KB左右.由于本识别库以M3/M4为目标处理器,内存有限,算法上进行了一定阉割

已分类的人脸识别库，对深度学习人脸识别有很大帮助，样本数量多，质量好，类别多。我们自己编写的小型算法验证准确率高达90%+，对于入门AI还是很有帮助的。

Dlib是一种现代的C++工具包，它包含机器学习算法和用于在C++中创建复杂软件以解决现实世界问题的工具。它广泛应用于工业界和学术界，包括机器人、嵌入式设备、移动电话和大型高性能计算环境。Dlib开源许可允许您在任何平台、任何应用程序中免费使用它。这里整理打包了dlib19系列的所有已有的资源，格式为tar.tz和whl。通用的dlib库，一定不会让你失望。

Face Recognition 是一个基于 Python 的人脸识别库，它还提供了一个命令行工具，让你通过命令行对任意文件夹中的图像进行人脸识别操作。 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。

Yale-B的人脸识别库，可以用来做人脸识别的算法验证。