基于MATLAB的人脸图像考勤系统设计.docxVIP

目录

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第1章绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2国内外研究现状 2

1.3本论文主要工作及结构安排 5

第２章人脸识别相关概念 6

2.1人脸识别技术 6

2.2图像预处理 7

2.3PCA技术概念及原理 8

2.4区域分割 9

2.4.1区域分割原理 9

2.4.2人脸分割 10

第3章基于PCA的人脸识别算法设计 12

3.1人脸识别设计步骤 12

3.1.1读人脸数据库 12

3.1.2人脸定位 12

3.1.3K-L变换 13

3.1.4求特征脸空间 14

3.1.5距离函数 15

3.2基于聚类的数据集建立以及人脸识别 15

3.3PCA算法改进 15

3.3.1人脸特征合并算法优化 16

3.3.2基于层次分析法的权重分析 17

第4章仿真实现 18

4.1系统功能仿真 18

4.1.1人脸检测流程 18

4.1.2人嘴与人眼定位仿真 20

4.1.3人脸分割仿真 21

4.2系统总体仿真 21

4.2.1人脸定位仿真 22

4.2.2人脸打卡仿真 24

4.2.3识别准确率 25

结论 26

参考文献 27

致谢 28

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第1章绪论

本章分为三个部分，分别介绍本课题研究背景及意义、国内外对于人脸识别算法的研究状况以及论文整体工作安排。

1.1研究背景及意义

人脸识别技术是计算机视觉与模式识别领域的重要分支，在近些年中，伴随相关算法与硬件的完善，人脸识别技术得到进一步发展。该技术之所以在安保、监控等方面得到推广，是由于它与另外的识别方法进行对比效率更高，而且安全性非常出众。因此，对人脸识别算法展开研究具有不可忽视的价值和意义。

从广义的层面而言，该技术主要是指针对特定人体生物特征进行提取和识別的技术，从而实现生物身份的高效检验，此涉及到多种技术，比较典型的包括图像信息采集技术、人脸识别信信处理技术等。而从狭义的方面而言，其主要指对人脸图像进行高精度的采集，进而结合身份信息实现验证功能的自动识别系统。

针对人脸识别技术来讲，它能够在身份认证的相关方面进行应用，比如它能够充当辅助登录方式实现在线支付功能，利用该技术能够避免非法个体违规使用信用卡等。另外，这种技术还能够在互联网账号登录、电子合同网签等更多方面进行应用。假如电子政务主要采取生物化特征识别的方式，那么就可以将数字当事人身份和真实当事人身份实现商度的统一，如此就可以大幅度提升各类系统的可靠性。

在近些年中，人脸识别技术发展迅猛，针对正面人脸采集与识别都顺利实现了商业化的标准。然而这种技术在具体应用的时候往往会碰到主体难以进行配合的情况，其获取的数据通常会受到其他干扰的影响。此外，如果通过摄像头对人脸信息进行采集，其通常会存在－定的偏转问题，如此就难以获取正面人脸图像，如此就导致识別过程受到一定的影响。所以，怎样解决这些影响因素，特别是使准确率在姿态变换的条件下仍然可以符合要求，这是业界学者研究的热门课题。

对于人类来讲，除人脸之外的特征较多，其中比较典型的包括指纹、人体轮廓等，而与其关联的识别技术包括指纹识別、语音识别等。人脸识别技术的本质是通过提取人脸存在的特征来进行身份的认证，与其他生物识别技术相比人脸识别具有以下6个应用上的优势：

（1）人脸识别是一种非接触的识别技术，不需要与用户发生肢体上的接触。

（2）人脸识别具有快速、便捷的优点。识别者只需要从采集设备前走过，其人脸图像就会被检测并采集，整个过程不会干预采集者的行为，简便且容易被接受。

（3）人脸识别具有直观、准确可靠的优点。使用人脸面部图像作为鉴别用户身份的依据，人们凭借肉眼就可以进行判断，所以其具有直观性且保证了较高的准确率。同时人脸识别技术可以自主的判断采集设备前是一个真正的人脸还是一张具有人脸的照片，因此起到了杜绝照片干扰的作用。

（4）人脸识别具有较高的性价比，同时具有较好的可扩展性。识别设备只需普通的PC硬件和相关软件就可以实现。

（5）人脸识别具备较好的可跟踪性。该技术采用基于模型的方法或者基于模型与运动相结合的方法来对人脸进行检测和跟踪，即当特定的人脸在采集设备可以检测的范围内出现时，该技术可以自动的进行跟踪，从而起到对特定人员进行实时监控的作用，使其具有智能监控的功能。

（6）人脸识别具有自我学习的能力。有些识别系统能够自主地更新数据库中的人脸数据。

人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安全和考勤