人脸识别技术研究及实现【字数：8943】
摘 要人脸识别是生物特征识别的一类，存在极大的发展潜力。在经济高速腾飞的当今社会，人脸识别在例如安全领域的应用具有直观便捷的特点，符合人类的视觉识别经验，越来越被人们所认可。人脸不同于指纹或虹膜等其他生物特征，因为人脸常暴露于外，即使被监控拍摄也不会造成侵犯感，是识别身份的天然特征。PCA（主成分分析，Principal Component Analysis）是一种常见的数据分析方法，也是一种常见的人脸识别的算法。PCA常用于高维数据的降维，此算法降低了人脸特征维数，即用较少特征的数据表达较多特征的数据。本文了解和分析了常见的几种人脸识别的方法以及人脸识别的一般流程，重点研究了PCA的数学原理以及通过Matlab实现了一个简单的基于PCA算法的人脸识别程序。通过实验结果得出了PCA算法的计算虽然简单，但需要大量的计算量。
目录
第一章 绪论 6
1.1 研究背景和意义 6
1.2 人脸识别的发展和研究现状 6
1.3 论文的主要工作 7
1.4 本文的组织结构 7
第二章 人脸识别的相关理论 8
2.1 人脸识别的定义 8
2.2 人脸识别的常见方法 8
2.2.1 基于模板匹配的方法 8
2.2.2 基于特征脸的方法 8
2.2.3 基于支持向量机的方法 8
2.2.4 基于卷积神经网络的方法 9
2.3 人脸识别的一般流程 9
2.4 人脸识别的技术指标 11
第三章 主成分分析原理与优缺点 12
3.1 向量与基 12
3.1.1 向量与内积 12
3.1.2 基与基变换 12
3.2 协方差矩阵 14
3.2.1 方差与协方差 15
3.2.2 协方差矩阵 16
3.2.3 协方差矩阵对角化 17
3.3 PCA算法流程 18
3.4 优缺点 18
第四章 利用Matlab实现PCA人脸识别 19
4.1 实验步骤 19
4.2 核心源码与实验结果 19
4.3 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
总结 23
参考文献 25
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
人脸识别的研究已经有很长的历史，人脸识别问世于1960年左右，并在20世纪90年代后期开始最初步的应用。早年的人脸识别研究有两个主要的方向：一个是提取人脸部位归一化的间距和人脸特征点构成的二维拓扑结构；另一个是采用灰度图实现模板匹配。
人脸识别技术如今深度应用于各方各面。例如在机场安检时用于快速有效地识别身份，在手机支付时安全便捷地替代密码串来验证身份。人脸识别技术已经和人们的生活密不可分，它大大提高了人们的生活效率，人脸识别技术具有直观，便捷，非接触式等优点，因此有良好的社会认可度，并且成为当前一个高速发展的热门研究领域。
1.2 人脸识别的发展和研究现状
早在20世纪80年代后期，Sirovich以及Kirby第一次发明了特征脸的经典概念，即把人脸看成是一组特征量。它的主要内容就是将人脸进行空间变换，在合适的空间中进行更好的识别。主成分分析，也就是PCA，出自卡尔皮尔逊之手，发明于20世纪初，是有效降低数据维度的方法。特征脸采用的空间变换方法就是主成分分析。特征脸作为里程碑式的早期算法，和之后衍生出的LDA（Linear Discriminant Analysis），即线性判别分析一样，同属于子空间算法的一类，开始了人脸识别算法的第一阶段。早期的算法还有基于几何特征以及基于模板匹配等多种类型的算法。
随着时间的推移，人脸识别算法的第二阶段崭露头角。人们开始利用人工特征结合分类器的方法来实现人脸识别。对于分类器，产生了众多成熟有效的方案，例如支持向量机（SVM，Support Vector Machines），贝叶斯，神经网络等。第二阶段算法的关键之处，在于人工特征。例如SIFT、HOG（方向梯度直方图，Histogram of Oriented Gradient）、LBP（局部二值模式，Local Binary Patterns）、Gabor等描述图像的特征都被应用于人脸识别。
而第三个阶段是基于深度学习的人脸识别。自从2012年深度学习在ILSVRC2012大放异彩后，很多学者都在尝试将其应用在自己的方向，这极大的推动了深度学习的发展。卷积神经网络在图像分类中显示出了巨大的力量，通过学习得到的卷积核明显优于人工设计的特征结合分类器的方案。在人脸识别的研究者利用卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）对海量的人脸图片进行学习，然后对输入图像提取出对区分不同人的脸有用的特征向量，替代人工设计的特征。
目前，深度学习蓬勃发展，香港中文大学的Sun Yi等人利用二十万样本数据将人脸识别的精度提升到里程碑的高度。之后，人脸识别在LFW（Labeled Faces in the Wild）公开数据集上的识别精度不断提高，利用的样本数据也不断变大。
1.3 论文的主要工作
本文主要研究的是基于PCA实现人脸识别。
本文的主要研究内容如下：
人脸识别的方法以及一般流程
了解和分析常见的几种人脸识别的方法和人脸识别的一般流程。
(2)主成分分析原理
着重分析PCA的数学原理。
(3)基于Matlab实现PCA人脸识别
通过Matlab实现人脸识别的小程序。
1.4 本文的组织结构
本文是对人脸识别技术的研究与实现。分析了人脸识别的几类方法、PCA数学原理，以及通过Matlab实现人脸识别。下面是每一章的具体内容：
第一章：绪论。将本文的研究背景与意义进行简介，对人脸识别的发展历程有所了解。然后概述国内外研究现状，之后说明本文的组织结构。
第二章：人脸识别的相关理论。将人脸识别的常见方法和人脸识别的一般流程以及技术指标进行了说明。
目录
第一章 绪论 6
1.1 研究背景和意义 6
1.2 人脸识别的发展和研究现状 6
1.3 论文的主要工作 7
1.4 本文的组织结构 7
第二章 人脸识别的相关理论 8
2.1 人脸识别的定义 8
2.2 人脸识别的常见方法 8
2.2.1 基于模板匹配的方法 8
2.2.2 基于特征脸的方法 8
2.2.3 基于支持向量机的方法 8
2.2.4 基于卷积神经网络的方法 9
2.3 人脸识别的一般流程 9
2.4 人脸识别的技术指标 11
第三章 主成分分析原理与优缺点 12
3.1 向量与基 12
3.1.1 向量与内积 12
3.1.2 基与基变换 12
3.2 协方差矩阵 14
3.2.1 方差与协方差 15
3.2.2 协方差矩阵 16
3.2.3 协方差矩阵对角化 17
3.3 PCA算法流程 18
3.4 优缺点 18
第四章 利用Matlab实现PCA人脸识别 19
4.1 实验步骤 19
4.2 核心源码与实验结果 19
4.3 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
总结 23
参考文献 25
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
人脸识别的研究已经有很长的历史，人脸识别问世于1960年左右，并在20世纪90年代后期开始最初步的应用。早年的人脸识别研究有两个主要的方向：一个是提取人脸部位归一化的间距和人脸特征点构成的二维拓扑结构；另一个是采用灰度图实现模板匹配。
人脸识别技术如今深度应用于各方各面。例如在机场安检时用于快速有效地识别身份，在手机支付时安全便捷地替代密码串来验证身份。人脸识别技术已经和人们的生活密不可分，它大大提高了人们的生活效率，人脸识别技术具有直观，便捷，非接触式等优点，因此有良好的社会认可度，并且成为当前一个高速发展的热门研究领域。
1.2 人脸识别的发展和研究现状
早在20世纪80年代后期，Sirovich以及Kirby第一次发明了特征脸的经典概念，即把人脸看成是一组特征量。它的主要内容就是将人脸进行空间变换，在合适的空间中进行更好的识别。主成分分析，也就是PCA，出自卡尔皮尔逊之手，发明于20世纪初，是有效降低数据维度的方法。特征脸采用的空间变换方法就是主成分分析。特征脸作为里程碑式的早期算法，和之后衍生出的LDA（Linear Discriminant Analysis），即线性判别分析一样，同属于子空间算法的一类，开始了人脸识别算法的第一阶段。早期的算法还有基于几何特征以及基于模板匹配等多种类型的算法。
随着时间的推移，人脸识别算法的第二阶段崭露头角。人们开始利用人工特征结合分类器的方法来实现人脸识别。对于分类器，产生了众多成熟有效的方案，例如支持向量机（SVM，Support Vector Machines），贝叶斯，神经网络等。第二阶段算法的关键之处，在于人工特征。例如SIFT、HOG（方向梯度直方图，Histogram of Oriented Gradient）、LBP（局部二值模式，Local Binary Patterns）、Gabor等描述图像的特征都被应用于人脸识别。
而第三个阶段是基于深度学习的人脸识别。自从2012年深度学习在ILSVRC2012大放异彩后，很多学者都在尝试将其应用在自己的方向，这极大的推动了深度学习的发展。卷积神经网络在图像分类中显示出了巨大的力量，通过学习得到的卷积核明显优于人工设计的特征结合分类器的方案。在人脸识别的研究者利用卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）对海量的人脸图片进行学习，然后对输入图像提取出对区分不同人的脸有用的特征向量，替代人工设计的特征。
目前，深度学习蓬勃发展，香港中文大学的Sun Yi等人利用二十万样本数据将人脸识别的精度提升到里程碑的高度。之后，人脸识别在LFW（Labeled Faces in the Wild）公开数据集上的识别精度不断提高，利用的样本数据也不断变大。
1.3 论文的主要工作
本文主要研究的是基于PCA实现人脸识别。
本文的主要研究内容如下：
人脸识别的方法以及一般流程
了解和分析常见的几种人脸识别的方法和人脸识别的一般流程。
(2)主成分分析原理
着重分析PCA的数学原理。
(3)基于Matlab实现PCA人脸识别
通过Matlab实现人脸识别的小程序。
1.4 本文的组织结构
本文是对人脸识别技术的研究与实现。分析了人脸识别的几类方法、PCA数学原理，以及通过Matlab实现人脸识别。下面是每一章的具体内容：
第一章：绪论。将本文的研究背景与意义进行简介，对人脸识别的发展历程有所了解。然后概述国内外研究现状，之后说明本文的组织结构。
第二章：人脸识别的相关理论。将人脸识别的常见方法和人脸识别的一般流程以及技术指标进行了说明。
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