基于PCA人脸识别的点名神器
基于人脸识别的智能课堂点名系统
基于人脸识别的智能课堂点名系统在传统教育场景中，教师通常需要在每节课开始时进行学生点名，以验证出勤情况并调整教学计划。
然而，这项任务通常耗费大量时间和精力，还存在统计错误和学生作弊等问题。
随着计算机视觉和深度学习技术的发展，自动化的人脸识别技术成为了一个解决方案。
本文介绍了一个基于人脸识别的智能课堂点名系统的设计和实现。
系统概述该系统基于深度学习模型实现自动化的人脸识别，以确保点名的准确性。
教师只需在每节课开始前启动系统并将摄像头对准班级，系统可自动检测出所有在场的学生并记录他们的出勤情况。
系统还提供学生数据管理模块，可用于添加或删除学生的信息。
接下来，我们将对系统的技术实现和操作流程进行详细介绍。
技术实现人脸检测首先，系统需要准确地检测出所有的人脸。
我们使用了基于深度学习的人脸检测算法。
在这个算法中，我们用一个卷积神经网络（CNN）来自动从视频或图像中找出一张人脸。
这个CNN模型训练的数据集包含了很多不同人的人脸照片。
在训练过程中，CNN模型学习如何从图像中提取有用的特征，例如人脸的形状、颜色、纹理等。
最终，该算法能够在输入图像上检测出人脸的位置和大小，并获取关键特征点坐标。
人脸识别在检测出人脸后，系统需要使用人脸识别模型来准确地识别每个人的身份。
我们使用的是基于深度学习的FaceNet模型。
该模型将人的面部图像表示为高维特征向量，以便进行相似性比较和匹配。
该模型的训练数据集也是由大量不同的人的人脸照片组成。
在模型训练过程中，最终输出的高维特征向量通过计算欧式距离来衡量人脸之间的“距离”。
数据管理该系统还提供了学生数据管理模块，以方便教师添加或删除学生信息。
学生的信息包括姓名、学号以及其面部图像。
为了保证数据的准确性和安全性，系统对学生面部图像进行了加密处理，以避免泄露和滥用。
操作流程该系统的操作流程如下：1.启动系统，打开系统主窗口。
2.在系统主窗口中选择“学生管理”选项卡，添加或删除学生信息。
利用OpenCV实现基于PCA算法的人脸识别
A x1,x2,...,x10 T
• 其中向量xi为由第i个图像的每一列向量堆叠成一列的MN 维列向量,即把矩阵向量化,如下图所示：
训练阶段
•
如：第i个图像矩阵为
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1
•
则xi为
4 7
2
5
系统优缺点分析
系统存在的问题： 1. 抗干扰能力较差。环境光照，遮挡物，人的表情和位置都对识别 结果造成较强的干扰。 2. 训练的时间较长，执行效率不够高。只能对小样本的图像进行识 别，如果图像库太大，则运行效率会比较低。
系统的优点： 1. 不需要对图像进行过多的预处理，PCA本身就能实现降噪的功能； 2. 能有效地识别人脸，且过程相对简单，主要是图像数据的处理和
OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费的，源代码公开， 具备强大的图像和矩阵运算能力，具有丰富的函数处理函数， 减少开发者的工作量，有效提高开发效率和程序运行的可靠 性。
应用：人机互动 、物体识别 、图象分割 、人脸识别 、 动作识别、运动跟踪 、机器人
人脸识别基本介绍
人脸识别，是基于人的脸部特征信
8
369Fra bibliotek 训练阶段
•
第二步：计算平均脸
计算训练图片的平均脸：
1 10
i 10 i 1
xi
训练阶段
•
第三步：计算差值脸
计算每一张人脸与平均脸的差值
di xi i 1
训练阶段
第四步：构建协方差矩阵
C
1 10
10
d
id
求出原协方差矩阵的特征向量
ui
1
基于PCA算法的人脸识别的图片搜索引擎
过 建立 索 引 的方 式实 现人 脸 图片 的查 找 与 匹配 ，从 而 显
示 给用 户 。
４ 结 语
本 文 主 要 探 讨 如 何用 ｐ ｈ ｐ 语 言 来 实现 搜 索 引擎 中人 脸 图片识 别 匹配 的功 能 。 由于在 Ｕ ｂ ｕ ｎ ｔ ｕ 系 统 中可 以保 障 人 脸信 息 的 安全 性 ，本文 的搜 索 引擎 实 现在 Ｕ ｂ ｕ ｎ ｔ ｕ 系 统 下 完 成 。该搜 索 引擎 中对 于 人脸 识 别部 分使 用 了稳 定 可
果不 是特 别好 。
３ ． ３ 后 台实 现 基 于 代 码 的后 台 主要 使 用 ｐ ｈ ｐ 语 言实 现 具 体 功 能 ， 包 括 ：实 现人 脸 图片 的检 索 和 匹配 功 能 ，同时 可 以从 本 地 上传 图片至 网页客 户端 且 用户 可 以预 览 ，通过 用 户 点 击 搜 索按 钮使 得 本地 图片与 网络 中相 似 图片 得 以匹配 并 将 匹配 图 片显 示 给 用 户 。通 过 ｓ ｐ ｉ ｄ ｅ ｒ 技 术 实现 网 络 上 ｈ ｔ ｍ ｌ 文 档 的遍 历 ，可 采用 广度 优 先算 法 一一 在 访 问一 个
网络节 点 后一 次访 问相邻 的网络 节 点直 到将 网络 中所 有
节 点全 部 遍历 。对 于 图片 匹配与 传 统 的搜索 引擎 的文 字 匹配 是 类 似 的 ，利 用Ｐ Ｃ Ａ 算法 将 图片 抽 象 成特 征 向量 并 与Ｗ ｗ Ｗ 中的 ｈ ｔ ｍ ｌ 文 档 中为 图片格 式 的元 素进 行 匹 配 ，通
２ ． ３ 基 于影 响 因素对 Ｐ Ｃ Ａ 算 法 的改 进
通 过 增 加训 练 ，集 中不 同人 脸 图片 的数 量 ， 增加 关 键 部 位例 如 五 官的 丰 富性 ，使 获得 的平 均 脸更 具 有广 泛 性和 代表 性 ，对 于 不 同图片 的 外在 差异 性 通过 图片预 处 理 （ 例 如 ：灰度 处 理 ）从而 产 生颜 色 、纹 理差 异 性较 小
基于PCA的人脸识别算法实现
基于PCA的人脸识别算法实现PCA是一种经典的降维方法，它通过线性变换将原始高维空间中的样本转化为低维空间的特征向量，从而更好地描述数据的特征。
在人脸识别中，我们可以利用PCA将每个人的人脸图像转化为一个低维的特征向量表示，然后通过比较特征向量之间的欧式距离来进行人脸识别。
下面以一个简单的演示为例，介绍基于PCA的人脸识别算法的实现步骤。
第一步：数据准备首先需要收集一组包含不同人的人脸图像作为训练样本。
这些人脸图像应该是大小一致的，并且尽量包含不同表情、不同光照和不同角度的人脸。
第二步：数据预处理对于每一张人脸图像，我们需要进行数据预处理操作。
这包括将图像转化为灰度图像、调整图像大小，并将图像表示为一个一维向量。
可以通过对每个像素进行线性拉伸来保证图像的灰度范围一致。
第三步：计算平均人脸图像将所有的人脸图像按照预处理后的表示形式存储在一个矩阵中，这个矩阵可以看作是一个坐标系中的点集。
然后计算这个点集的均值向量，得到平均人脸图像。
第四步：计算协方差矩阵根据PCA的理论，我们需要计算人脸矩阵的协方差矩阵。
协方差矩阵描述了每两个特征之间的线性关系，通过计算协方差矩阵可以获得人脸图像在特征空间中的分布情况。
第五步：计算特征脸通过对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到特征值和特征向量。
特征值表示了每个特征的重要性，而特征向量则表示了每个特征在特征空间中的方向。
选择最大的k个特征值对应的特征向量，将它们称为特征脸。
第六步：投影对于一个新的人脸图像，我们可以通过将其与平均人脸图像进行比较，得到一个差异向量。
然后将差异向量投影到特征脸空间中，得到一个特征向量。
通过计算新特征向量与训练样本中的特征向量之间的欧式距离，可以实现人脸识别。
需要注意的是，PCA算法对于光照和表情的变化比较敏感，因此在实际应用中可能会受到一定影响。
为了克服这个问题，可以考虑采用其他更为先进的人脸识别算法，如局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）、人脸特征点检测等。
基于机器学习的PCA算法在人脸识别中的应用研究
基于机器学习的PCA算法在人脸识别中的应用研究随着人工智能技术的不断发展，人脸识别已经成为了智能化生活、公共安全监控、金融支付等领域的核心技术。
而机器学习在人脸识别中的应用也越来越广泛。
本文将围绕PCA算法在人脸识别中的应用展开研究。
一、机器学习在人脸识别中的应用机器学习是一种通过训练数据来学习模型并从中进行预测的技术。
深度学习是机器学习的一种，它利用神经网络对大量的数据进行训练，并通过多层次的特征提取来实现对复杂数据的处理。
人脸识别就是其中的一个典型应用领域。
近年来，随着大数据的发展和算法技术的不断进步，人脸识别的精度和准确度都得到了极大的提升。
基于机器学习的人脸识别系统在智能家居、社交网络等方面都得到了广泛的应用。
机器学习在人脸识别中的应用主要包括特征提取、分类器设计和模型训练等方面。
其中，特征提取是最关键的一步，目前在特征提取方面，常用的算法有LBP、HOG、SURF、ORB、SIFT等。
而在分类器设计中，SVM、KNN、Adaboost等算法也得到了广泛的应用。
另外，深度学习算法也正在逐渐替代传统的机器学习算法，并成为人脸识别领域的主流技术。
二、PCA算法原理PCA全称为Principal Component Analysis，即“主成分分析”。
PCA算法是一种常用的数据降维算法，能够从高维度的数据中提取出相对重要的特征。
降维能够剔除一些无关特征和噪声，提高了数据处理效率和准确率。
PCA算法的原理是将原始的高维数据转化为一组线性不相关的低维数据，从而实现降维。
在提取主成分之前，需要将原始数据进行标准化处理（即：均值为0，方差为1）。
然后采用特征值分解（Eigenvalue Decomposition）的方式，求出数据的协方差矩阵，然后通过计算协方差矩阵的特征向量和特征值，得到主成分，并将其投影到新的低维空间中，从而实现数据降维。
三、PCA算法在人脸识别中的应用PCA算法在人脸识别中的应用是基于矩阵分解的思想。
基于PCA的人脸识别方案
基于PCA的人脸识别方案以下是一个基于PCA的人脸识别方案的详细步骤：1.数据获取：首先需要获取大量已标记的人脸图像数据集。
该数据集应包含多个人的图像，每个人的图像都有多个示例。
2. 图像预处理：对于每个图像，需要进行预处理以提取人脸区域。
一种常见的预处理方法是使用人脸检测器，如Viola-Jones人脸检测器或基于深度学习的人脸检测器，来提取图像中的人脸。
3.特征提取：对于每个提取出的人脸图像，需要将其转换为特征向量。
PCA方法通过计算整个数据集的协方差矩阵来进行特征提取。
具体来说，需要将每个人脸图像转换为一个向量，并将这些向量放在一个大矩阵中。
然后，计算该矩阵的协方差矩阵。
接下来，通过对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到特征向量矩阵。
最后，选择最大的k个特征值对应的特征向量，这些特征向量将组成特征子空间。
4.训练分类器：使用特征子空间对训练图像进行投影，得到每个训练图像在特征子空间中的投影向量。
这些投影向量将用于训练分类器，如支持向量机（SVM）或k最近邻（kNN）算法。
5.人脸识别：对于待识别的人脸图像，首先将其与训练阶段相同的预处理步骤进行处理，然后计算其在特征子空间中的投影向量。
最后，将该投影向量与训练图像的投影进行比较，使用分类器来判断待识别图像的身份。
为了提高基于PCA的人脸识别方案的性能，可以采用一些改进的方法。
例如，可以使用局部特征提取方法，如局部二值模式（LBP）算法，来捕捉更多的人脸局部特征。
此外，可以结合使用多个特征提取方法和分类器，以进一步提高人脸识别的准确性。
最近，还有一些基于深度学习的人脸识别方法出现，它们通过学习更高层次的特征表示，取得了更好的性能。
总之，基于PCA的人脸识别方案是一种简单且有效的方法。
然而，随着技术的发展，人们对人脸识别的精度和鲁棒性的要求越来越高，因此需要结合其他特征提取方法和分类器来进一步提升人脸识别的性能。
《2024年基于PCA的人脸识别研究》范文
《基于PCA的人脸识别研究》篇一一、引言人脸识别技术已成为现代社会中不可或缺的一部分，广泛应用于安全监控、身份验证、人机交互等领域。
然而，由于人脸特征的复杂性和多样性，传统的识别方法往往难以达到理想的准确率。
为此，本文提出了一种基于主成分分析（PCA）的人脸识别方法，旨在提高人脸识别的准确性和效率。
二、文献综述PCA是一种常用的数据降维技术，可以有效地提取数据中的主要特征。
在人脸识别领域，PCA已被广泛应用于特征提取和降维。
近年来，许多学者对基于PCA的人脸识别方法进行了深入研究，取得了显著的成果。
然而，仍存在一些挑战，如光照变化、表情差异、遮挡等影响因素的干扰。
因此，本文旨在进一步优化基于PCA的人脸识别方法，提高其鲁棒性和准确性。
三、研究方法1. 数据集本文采用ORL人脸数据库和LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集进行实验。
ORL数据库包含40个不同人的面部图像，每个人有10张不同表情、光照和姿态的图像。
LFW数据集则包含大量来自现实生活中的面部图像。
2. PCA算法PCA通过分析数据集的协方差矩阵，提取出主要成分作为新的特征向量。
在本研究中，我们首先对原始图像进行预处理，包括灰度化、归一化等操作。
然后，利用PCA算法提取出人脸图像的主要特征，降低数据的维度。
3. 分类器本文采用支持向量机（SVM）作为分类器，对提取出的特征进行分类。
SVM具有良好的泛化能力和较高的分类准确率，适用于人脸识别任务。
四、实验结果与分析1. 实验过程我们首先对ORL和LFW数据集进行预处理，然后利用PCA 算法提取出主要特征。
接着，使用SVM分类器对提取出的特征进行分类，并计算识别准确率。
2. 结果分析实验结果表明，基于PCA的人脸识别方法在ORL和LFW数据集上均取得了较高的识别准确率。
与传统的识别方法相比，该方法能够更好地提取出人脸的主要特征，降低数据的维度，提高识别的效率和准确性。
基于主成分分析（PCA）的人脸识别技术
基于主成分分析（PCA）的⼈脸识别技术本科期间做的⼀个课程设计，觉得⽐较好玩，现将之记录下来，实验所⽤。
1、实验⽬的（1）学习主成分分析（PCA）的基础知识；（2）了解PCA在⼈脸识别与重建⽅⾯的应⽤；（3）认识数据降维操作在数据处理中的重要作⽤；（4）学习使⽤MATLAB软件实现PCA算法，进⾏⼈脸识别，加深其在数字图像处理中解决该类问题的应⽤流程。
2、实验简介（背景及理论分析）近年来，由于恐怖分⼦的破坏活动发⽣越发频繁，包括⼈脸识别在内的⽣物特征识别再度成为⼈们关注的热点，各国均纷纷增加了对该领域研究的投⼊。
同其他⽣物特征识别技术，如指纹识别、语⾳识别、虹膜识别、DNA识别等相⽐，⼈脸识别具有被动、友好、⽅便的特点。
该技术在公众场合监控、门禁系统、基于⽬击线索的⼈脸重构、嫌疑犯照⽚的识别匹配等领域均有⼴泛应⽤。
⼈脸识别技术是基于⼈的脸部特征，对输⼊的⼈脸图像或者视频流，⾸先判断其是否存在⼈脸。
如果存在⼈脸，则进⼀步的给出每个脸的位置、⼤⼩和各个主要⾯部器官的位置信息。
其次并依据这些信息，进⼀步提取每个⼈脸中所蕴涵的⾝份特征，并将其与已知的⼈脸进⾏对⽐，从⽽识别每个⼈脸的⾝份。
⼴义的⼈脸识别实际包括构建⼈脸识别系统的⼀系列相关技术，包括⼈脸图像采集、⼈脸定位、⼈脸识别预处理、⾝份确认以及⾝份查找等；⽽狭义的⼈脸识别特指通过⼈脸进⾏⾝份确认或者⾝份查找的技术或系统。
我们在处理有关数字图像处理⽅⾯的问题时，⽐如经常⽤到的图像查询问题：在⼀个⼏万或者⼏百万甚⾄更⼤的数据库中查询⼀幅相近的图像。
其中主成分分析（PCA）是⼀种⽤于数据降维的⽅法，其⽬标是将⾼维数据投影到较低维空间。
PCA形成了K-L变换的基础，主要⽤于数据的紧凑表⽰。
在数据挖掘的应⽤中，它主要应⽤于简化⼤维数的数据集合，减少特征空间维数，可以⽤较⼩的存储代价和计算复杂度获得较⾼的准确性。
PCA法降维分类原理如下图所⽰：如上图所⽰，其中五⾓星表⽰⼀类集合，⼩圆圈表⽰另⼀类集合。
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基于PCA人脸识别的点名神器摘要针对问题一，建立一个基于PCA算法的人脸识别模型，对人脸的眼睛、鼻子和嘴巴这三个特征进行识别。
虽然人面部相对复杂，但是人脸的眼睛、鼻子和嘴巴是区别人脸的最合适的特征，因此我们根据眼睛、鼻子和嘴巴建立人脸识别模型，可以帮助老师快速准确识别在场的同学，达到快速点名的效果，节省时间提高效率。
针对问题二，首先提取老师所拍的全景照，然后利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征经过图像采集、预处理、特征提取及运用PCA算法模型进行特征匹配，通过对问题一提出的3个最适合的特征点，与已有班级头像库进行快速准确的人脸识别，达到快速点名的效果。
针对问题三，首先，开一个院系的通识课时，会有数量庞大的学生来上课，必定会在一个较大的教室，这时问题一拍全景照的方法已经不适合，极容易出现拍不全所有学生或者某学生的脸被遮挡等问题，从而使人脸识别出错率提高以及效率降低，达不到快速点名的效果，所以，需要建立一个基于matlab 动态视频捕捉的PCA算法模型，通过matlab软件和进门的监控系统进行数据信号连接，快速地从动态视频中截屏且提取人脸的基本特征，然后利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征经过图像采集、预处理、特征提取及运用PCA算法模型进行特征匹配，在门口就完成快速点名，比问题二的模型更高效，更准确。
关键词：人脸识别，图片处理，PCA算法，点名一、问题重述2017年江苏卫视《最强大脑》第4季，前三期连续安排人脑和智能大战，分别在辨脸、辨音、辨身影项目进行的比试，结果人脑在辨脸和辨身影上输了。
人工智能的日益完善的今天，我们很多工作交付人工智能完成，比如上班打卡变成按指纹、刷脸等，但是人多的时候很容易造成排队，所以我们希望能够有动态识别辅助静态识别的人工智能，特别是帮老师上课点名。
1、一个标准班30人上课，老师用手机拍下上课全景照，手机像素是1200万，在已有班级头像库的基础上，请你建立模型，说明需要多少个特征点最合适来识别同学，要求尽可能快速准确识别同学。
2、同问题一的背景，请建立识别算法，要求尽可能快速准确识别同学。
3、一个院系的通识课，要求同学自己去打卡上课，防止代为打卡上课，在进门处安装监控，希望利用动态视频来捕捉人脸识别，请建立模型捕捉人脸并识别，同时给出动态模拟。
二、模型的假设1、假设所要在场上课的同学都在全景照片里面。
2、假设到场上课的全部同学的脸部没有被遮挡。
3、假设老师的手机像素是1200万以上。
4、假设教室足够大，可以装下所有上课的学生。
5、假设没有双胞胎上同一门课，且双胞胎不会相互代课。
6、假设所有收集的人脸图像都是正常状态下的面容三、符号说明*没有列出的符号在文中有说明四、问题分析背景随着科技的不断发展，尤其是在如今这样的信息化时代下，人们掌握信息的方式、能力越来越强。
在身份识别方面，传统的身份识别因易出错，易遗失等各种原因，已不能起到身份识别的功能。
因为人的特殊性让身份识别成为可能，身份识别在如今的社会中又是必不可少的存在，因此，如何高效准确的利用身份识别成为人们所追求的新目标。
由于人脸识别的操作快速简单，结果直观，准确可靠，不需要人的配合等优点已成为身份识别重要环节。
本文按照人脸识别功能，基于PCA的人脸识别系统建立相应的算法。
按照图像获取、预处理、特征提取、特征匹配流程，逐步进行，最终达到人脸识别的目的4.1问题一分析：针对问题一，建立一个基于PCA算法的人脸识别模型，对人脸的眼睛、鼻子和嘴巴这三个特征进行识别。
虽然人面部相对复杂，但是人脸的眼睛、鼻子和嘴巴是区别人脸的最合适的特征，因此我们根据眼睛、鼻子和嘴巴建立人脸识别模型，可以帮助老师快速准确识别在场的同学，达到快速点名的效果，节省时间提高效率。
4.2问题二分析针对问题二，首先提取老师所拍的全景照，然后利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征经过图像采集、预处理、特征提取及运用PCA算法模型进行特征匹配，通过对问题一提出的3个最适合的特征，点，与已有班级头像库进行快速准确的人脸识别，达到快速点名的效果。
4.3问题三分析针对问题三，首先，开一个院系的通识课时，会有数量庞大的学生来上课，必定会在一个较大的教室，这是再用问题一拍全景照的方法已经不适合，极容易出现拍不全所有学生或者某学生的被遮挡的问题，从而使人脸识别出错率提高以及效率降低，达不到快速点名的效果，所以，本文建立一个基于matlab动态视频捕捉的PCA算法模型，通过matlab软件和进门的监控系统链接起来，快速地从动态视频中截屏提取人脸特征，然后利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征经过图像采集、预处理、特征提取及运用PCA算法模型进行特征匹配，在门口就完成快速点名，比问题二的模型更高效，更准确。
五、模型建立与求解5.1 问题一模型建立与求解5.1.1人脸识别的研究背景随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。
在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力。
人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。
如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。
同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。
如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。
现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。
人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。
并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。
使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。
因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。
国外对于人脸图像识别的研究较早，现己有实用系统面世，只是对于成像条件要求较苛刻，应用范围也就较窄，国内也有许多科研机构从事这方而的研究，并己取得许多成果。
5.1.2人脸识别的应用在学校，学生上课出勤率是一项重要的考核指标，然而按名字一一点名的方法实在效率底下，浪费宝贵的学习时间，所以本文建立一个有效的快速点名模型，满足学校的要求，在这里，人脸识别就可以得到应用。
5.1.3人脸识别的特征选取虽然人面部相对复杂，但是人脸的眼睛、鼻子和嘴巴是区别人脸的最合适的特征，因此我们根据眼睛、鼻子和嘴巴建立人脸识别模型，可以帮助老师快速准确识别在场的同学，达到快速点名的效果，节省时间提高效率。
如图所示：图5.1.3人脸的基本特征所以，通过对图5.1.3的分析，可以确定人脸的基本特征是眼睛、鼻子、嘴巴。
因此，本文眼睛、鼻子、嘴巴这三个特征来收集班级人脸图像库，经过图像采集、预处理、特征提取及特征匹配，并运用PCA算法，最终发现只需3个特，征点最适合来快速准确的识别同学。
5.2问题二模型建立与求解5.2.1图像处理的Matlab实现由Math Work公司开发的Matlab语言语法限制不严格,程序设计自由，度大,程序的可移植性好。
Matlab还推出了功能强大的适应于图像分析和处理的工具箱,常用的有图像处理工具箱、小波分析工具箱及数字信号处理工具箱。
2利用这些工具箱,我们可以很方便的从各个方面对图像的性质进行深入的研究。
图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理。
数字图像处理技术已经成为信息科学、计算机科学、工程科学、地球科学等诸多方面的学者研究图像的有效工具。
数字图像处理主要包括图像变换、图像增强、图像编码、图像复原、图像重建、图像识别以及图像理解等内容。
5.2.3图像处理的基本操作读取和显示图像可以通过imread()和imshow()来实现;图像的输出用imwrite()函数就可以很方便的把图像输出到硬盘上;另外还可以用imcrop()、imrisize()、imrotate()等来实现图像的裁剪、缩放2和旋转等功能。
5.2.4图像类型的转换Matlab支持多种图像类型,但在某些图像操作中,对图像的类型有要求,所以要涉及到对图像类型进行转换。
5.2.5图像增强图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度和工艺的适应性,以及便于人与计算机的分析和处理,以满足图像复制或再现的要求。
图像增强的方法分为空域法和频域法两大类,空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作;而频域法是在图像的某个变换域内对整个图像进行操作,并修改变换后的系数,如傅立叶变换、DCT变换等的系数,然后再进行反变换,便可得到处理后的图像。
下面以空域增强法的几种方法加以说明。
(1).灰度变换增强有多种方法可以实现图像的灰度变换,其中最常用的就是直方图变换的方法,即直方图的均衡化。
这种方法是一种使输出图像直方图近似服从均匀分布的变换算法。
Matlab图像处理工具箱中提供了图像直方图均衡化的具体函数histeq(),同时我们可以用函数imhist()函数来计算和显示图像的直方图。
(2).空域滤波增强空域滤波按照空域滤波器的功能又可分为平滑滤波器和锐化滤波器。
平滑滤波器可以用低通滤波实现,目的在于模糊图像或消除噪声;锐化滤波器是用高通滤波来实现,目的在于强调图像被模糊的细节。
在Matlab中,各种滤波方法都是在空间域中通过不同的滤波算子实现,可用fspecial()函数来创建预定义的滤波算子,然后可以使用imfilter()或filter2()函数调用创建好的滤波器对图像进行滤波。
(3)边缘检测数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,也是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。
边缘检测算子可以检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化,也包括对方向的确定,其中大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。
常用的有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子等5.2.6图像处理功能的Matlab实现实例本文通过运用图像处理工具箱的有关函数对一人脸的彩色图像进行处理。
1)图像类型的转换因后面的图像增强,边缘检测都是针对灰度图像进行的,而我们的原图是RGB 图像,所以首先我们要对原图类型进行转换。