基于PCA算法的人脸识别研究
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基于PCA算法的人脸识别研究
1 的发展及现状 的已经有很长的历史，在19世纪，法国人Galton就曾对此问题进行了，他用一组数字代表不同的侧面特征来实现对人脸侧面图像的。国内外对于的发展，分别经历了三个阶段：传统的人机交互式阶段、机器自动识别初级阶段、机器自动识别高级阶段。1．1 传统的人机交互式阶段 第一阶段是以Bertilion为代表，主要研究所需要的面部特征，该阶段的识别依赖于人的操作。这些方法都需要利用操作员的某些先验知识，仍然摆脱不了人的干预。1．2 自动识别初级阶段 第二阶段主要是采用机器自动识别的手段进行识别，20世纪90年代以来，随着高速度高性能计算机的出现，人脸识别方法有了重大突破，进入了真正的机器自动识别阶段，人脸识别研究也得到了前所未有的重视。1．3 机器自动识别高级阶段 第三阶段是真正利用机器进行对人脸的自动识别，随着计算机的大型化、高速化和人脸识别的方法的发展，提出了许多人脸自动识别的系统。本文引用地址：2 的原理 PCA(主成分分析)是人脸识别中比较新的一种，该算法的优点是识别率高，识别速度快。2．1 算法介绍2．1．1 PCA原理 令x为表示环境的m维随机向量。假设x均值为零，即： E[x]=O． 令w表示为m维单位向量，x在其上投影。这个投影被定义为向量x和w的内积，表示为：而主成分分析的目的就是寻找一个权值向量w使得表达式E[y2]的值最大化：根据线性代数的理论，可以知道满足式子值最大化的训应该满足下式：即使得上述式子最大化的w是矩阵Cx的最大特征值所对应的特征向量。2．1．2 主成分的求解步骤 在PCA中主要的是要求出使得方差最大的转化方向，其具体的求解步骤如下： (1)构建关联矩阵：Cx=E[x*xT]，Cx∈Pn*n. 在实际应用中，由于原始数据的数学期望不容易求解，我们可以利用下式来近似构造关联矩阵：(其中x1，x2，…，xN，是各个原始灰度图像所有象素点对应的向量，N是原始图像的个数) (2)先计算出Cx的各个特征值 (3)把特征值按大小排序(4)计算出前m个特征值对应正交的特征向量构成w。 (5)将原始数据在特征向量w上进行投影，即可获得原始图像的主特征数据。
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毕业设计（论文）-基于PCA的人脸识别的研究与实现
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内容提示：人脸识别技术是基于生物特征的识别方式，与指纹识别等传统的识别方式相比，具有实时、准确和非侵扰等特性。因此人脸识别技术在诸多领域都有广泛的应用。人脸识别技术中的人脸特征提取及模式识别是近年来基于生物特征研究的热点之一。
本文以人脸识别的关键步骤为主要内容，系统地研究了人脸识别技术，对各环节所需的算法作了介绍和研究。在预处理环节中，对图像进行大小归一化及灰度归一化等处理。在特征提取环节，介绍几种特征提取的方法并对其进行对比，深入研究基于主成分分析（PCA）的特征子空间方法提取本征脸（Eigenface）。在分类器识别环节，对非线性Parzen分类器中核函数的参数估计算法和欧氏距离分类器法进行比较，重点讨论采用欧氏距离分类器的识别法。
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基于PCA的人脸识别研究
摘　要：对人脸识别进行研究,将基于主要成分分析的图像训练算法用于人脸识别中,并运用最近邻分类器欧几里德距离对处理了的人脸图像集进行分类,设计一套基于PCA的人脸识别考勤系统,并运用到公司的考勤实践当中去。实践结果表明,该套系统的识别率维持在90%以上。
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