模式识别期末论文
对模式识别应用领域的认识摘要自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。
它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。
几十年来，模式识别研究取得了大量的成果，在很多地方得到了成功的应用。
但是，由于模式识别涉及到很多复杂的问题，现有的理论和方法对于解决这些问题还有很多不足之处。
本文主要讨论模式识别的一些基本概念和应用领域，以利于对模式识别的现状和未来的发展方向有更全面的了解。
模式识别的概述模式识别是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。
模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，是人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。
由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。
模式识别的特点（1）模式识别是用机器模仿大脑的识别过程的，设计很大的数据集合，并自动的以高速度作出决策。
（2）模式识别不象纯数学，而是抽象加上实验的一个领域。
它的这个性质常常导致不平凡的和比较有成效的应用，而应用又促进进一步的研究和发展。
由于它和应用的关系密切，应此它又被认为是一门工程学科。
（3）学习（自适应性）是模式识别的一个重要的过程和标志。
但是，编制学习程序比较困难，而有效地消除这种程序中的错误更难，因为这种程序是有智能的。
（4）同人的能力相比，现有模式识别的能力仍然是相当薄弱的（对图案和颜色的识别除外），机器通常不能对付大多数困难问题。
采用交互识别法可以在较大程度上克服这一困难，当机器不能做出一个可靠的决策时，它可以求助于操作人。
模式识别的应用经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如目标识别、生物特征识别、图像识别、图形识别和故障诊断等。
经过多年的研究和发展。
模式识别技术的快速发展和应用大大促进了国民经济建设和国防科技现代化建设。
1. 生物特征识别1)人脸识别人脸是指人的面部视觉特征，主要包括两眼、鼻、口等特征。
人脸识别就是利用计算机技术从人脸图像分析中提取出有效的识别信息，用以鉴别人的身份。
人脸识别技术已经广泛应用于公安刑侦破案、门禁系统、摄像监视系统、网络应用和信息安全等领域。
如图1所示。
图1 人脸识别与基于其他生物特征的识别方式相比，人脸识别具有自然和不易被察觉两个特点。
自然性是指该识别方式同人类进行个体识别时利用的生物特征相同。
与人脸识别类似，人类也是通过观察比较人脸来确认身份的。
2)指纹识别指纹是指人类手指末端正面皮肤上凹凸不平产生的纹路，其形成依赖于胚胎发育时的环境。
指纹纹线有规律地排列形成了不同的纹型，这些纹线的起点、终点、结合点和分叉点是指纹的细节特征点。
与其他生物特征相比，指纹具有两个突出的优点：一是稳定性，指纹具有很强的稳定性，从胎儿在6个月时指纹完全形成到人死后尸体腐烂，指纹的纹型和细节特征点等不会有明显变化；二是独特性，指纹具有明显的独特性，至今还没发现两个指纹完全相同的人。
基于这两个特点，指纹识别能够非常可靠地进行人的身份鉴别，已经在公安刑侦破案、网络管理、银行、社保、雇员证明、门禁系统等领域得到了非常广泛的应用。
如图2所示。
图2 指纹识别指纹识别是生物特征识别领域发展最成熟、最可接受的一种识别技术。
然而，指纹识别还面临一定的挑战。
在日常生活中，有一部分人的指纹是无法采集的，这里既有先天遗传的问题，也有后天因素造成的。
例如由于手指皮肤有伤疤、长茧、病态皮肤、皮肤干燥、皮肤老化、采集设备受污染等原因，会使得图像采集设备无法采集或者不能提供高质量的指纹图像。
此外，由于每次捺印的方位不完全一样，着力点不同会带来不同程度的变形，也会给后续正确提取特征和实现正确匹配带来一定的困难。
3)语音识别语音是人类信息交流的基本手段，语音中包含语义信息、语言信息、说话人信息和情感信息等。
语音识别就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术，即让计算机识别出人类语音中的各种信息。
语音识别涉及信号处理、模式识别、概率论、信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等学科。
语音识别已经在语音输入系统、语音控制系统和智能对话查询系统中得到了广泛的应用。
例如在语音控制系统中，就是利用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便。
另外,语音识别可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电等许多领域，如图3所示。
图3 语音识别2. 目标识别1)雷达目标识别雷达目标识别是从目标的雷达回波中提取目标的有关信息标志和稳定特征并判断其属性的识别技术。
在雷达目标识别问题中，首先可以利用回波信号的幅值、相位、频率和极化等获得用于目标识别的信息，然后对目标信息进行训练和识别。
进行雷达目标识别，必须依靠目标识别技术，模式识别技术的发展为该问题的研究提供了有利的条件。
如图4所示。
图4 雷达目标识别2)水下目标识别水下目标识别是现代声纳系统与水声对抗的一个重要组成部分，是水面舰艇和潜艇急需解决的关键技术。
如图5所示。
在水下目标识别中，由于舰船的辐射噪声包含了丰富的目标相关信息，因此基于舰船辐射噪声的目标识别已经成为一个重要的研究方向，其基本任务就是正确采集各种舰船的辐射噪声并进行分类识别。
由于水下目标型号繁多，目标所处环境多变，因此在实际的分类识别应用中很难达到预期的性能。
图5 水下目标识别3)图像识别图像是指各种图形和影像的总称。
图像识别就是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。
目前，图像识别涉及遥感和航空图像分析、显微图像、热像及超声图像检查、金相图分析与鉴定、车牌识别等领域。
如图6所示。
实际上，人脸识别和指纹识别也属于图像识别的一种。
图6 图像识别3.图形识别图形识别技术是计算机视觉中的一个重要研究内容，已广泛地应用于工业自动化、图像分析与识别、文字识别等领域。
图形识别中的模式是指由若干元素或成分按照一定关系形成的某种刺激结构，也可以说模式是刺激的组合,例如，几个线段组成的一个图形或字母，几个笔画组成的一个汉字、一幅人头像等。
为了进一步开发计算机的功能，人们力图将图形识别的能力赋予计算机，图形识别系统应运而生。
图形识别系统一般包括以下四个部分：获取图形信息、预处理、特征提取和学习及分类识别。
图形识别系统的关键在于特征提取和分类识别两个阶段。
如果在特征提取阶段能够选取对输入图形具有高度准确描述能力的特征，则对系统的建立具有重要的意义。
此外，有效的图形特征可以减轻后续的模式识别工作的负担。
在分类识别阶段，分类器的正确设计可使系统具有较高的准确性和稳定性。
现有的图形识别方法主要包括基于神经网络的图形识别方法和基于分类器联合的图形识别方法等。
4.故障诊断故障诊断是指对系统运行状态和异常情况作出判断，并根据诊断作出判断，为系统故障恢复提供依据。
要对系统进行故障诊断，首先必须对其进行检测，在发生系统故障时，对故障类型、故障部位及原因进行诊断，最终给出解决方案，实现故障恢复。
在故障诊断系统中应用模式识别主要是针对系统的运行状态进行识别和分类，从而对故障或者异常情况进行识别和分类。
基于模式识别技术的故障诊断系统主要包括四大部分：(1)数据的获取及预处理，主要是将传感器的信号转变成计算机可以运算的符号，并将数据进行适当的预处理。
(2)为了有效地进行分类识别，根据系统的性质和要求对原始数据进行特征提取和选择。
(3)根据获得的特征正确地选择学习器或分类器，对系统状态进行分类。
(4)根据分类和识别的结果对系统作出相应的决策判断。
发展趋势模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。
在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。
模式识别的研究主要集中在两方面，即研究生物体(包括人)是如何感知对象的，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。
前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。
总结模式识别是一门理论与实践紧密结合的学科，教与学的方式值得我们研究和探索。
可以看出模式识别具有相当大的前景，而且模式识别的应用得到越来越多的人的支持，而且它的成效也十分显著。
本文概述了模式识别的应用领域、基本方法，并分析了最近的发展趋势。
由于本人对模式识别认识有限，对模式识别的其他问题没有展开阐述。
当然，现在的模式识别还不算真正完整，不过人类科技是不断发展的，相信总有一天人工智能中的模式识别会真正融入我们的社会，成为我们人类不可或缺的一部分。
参考文献[1]边肇祺，张学工等编著. 模式识别(第二版). 北京：清华大学出版社，2000.[2]王碧泉，陈祖荫. 模式识别理论、方法和应用. 北京：地震出版社，1989.[3]齐敏，李大健，郝重阳.模式识别导论[M].北京：清华大学出版社，2009.6[4]张学工.模式识别（第三版）.[M].北京：清华大学出版社,2000[5]李晶皎，赵丽红，王爱侠.模式识别[M].北京：电子工业出版社,2010[6]李弼程，邵美珍等.模式识别原理及应用[M].西安：西安电子科技大学出版社,2008[7]李介谷，蔡国廉.计算机模式识别技术.上海：上海交通大学出版社，1986[8]李金宗.模式识别导论.北京：高等教育出版社，1994 [8]沈清，汤霖.模式识别导论.长沙:国防科技大学出版社，1991[9]王碧泉，陈祖萌.模式识别，理论、方法和应用.北京：地震出版社，1989- 11 -。
《2024年模式识别中的支持向量机方法》范文
《模式识别中的支持向量机方法》篇一一、引言在当今的数据时代，模式识别已经成为了许多领域的重要工具。
而支持向量机（Support Vector Machine，SVM）则是模式识别领域中最为常用的算法之一。
其算法具有高精度、适应性强等优点，广泛运用于分类、回归以及聚类等多种场景中。
本文旨在全面而系统地探讨模式识别中支持向量机方法的理论基础和实施方法。
二、支持向量机的基本理论支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，它的核心思想是在特征空间中寻找一个超平面，使得该超平面能够尽可能准确地划分正负样本。
这个超平面是通过最大化间隔（即两个类别之间的最小距离）来确定的。
1. 线性可分SVM对于线性可分的数据集，SVM通过寻找一个超平面来将数据集划分为两个类别。
这个超平面是唯一确定的，且能够使得两个类别之间的间隔最大化。
2. 非线性SVM对于非线性可分的数据集，SVM通过使用核函数将数据映射到高维空间，从而将非线性问题转化为线性问题。
常用的核函数包括多项式核函数、高斯径向基核函数等。
三、支持向量机的实现方法1. 训练阶段在训练阶段，SVM需要先构建一个优化问题，其目标是最小化正负样本的分类误差和最大化分类间隔。
这个优化问题通常可以通过求解一个二次规划问题得到最优解，也就是SVM的最优分类边界和各个向量的支持值（支持向量）。
2. 测试阶段在测试阶段，SVM将新的输入样本通过核函数映射到高维空间中，并利用训练阶段得到的分类边界对新的输入样本进行分类。
如果输入样本在正类一侧，则被分类为正类；反之，如果输入样本在负类一侧，则被分类为负类。
四、支持向量机的应用场景支持向量机（SVM）具有广泛的应用场景，包括但不限于：图像识别、文本分类、生物信息学、手写数字识别等。
其中，图像识别是SVM应用最为广泛的领域之一。
在图像识别中，SVM 可以有效地处理图像的局部特征和全局特征，从而实现高精度的图像分类和识别。
此外，SVM在文本分类和生物信息学等领域也取得了显著的应用成果。
模式识别作业 小论文
《模式识别》学习心得模式识别(Pattern Recognition)技术也许是最具有挑战性的一门技术了，模式识别有时又被称为分类技术，因为模式识别说到底就是对数据进行分类。
说到识别，最为常用的便是模仿人的视觉的图像识别（当然还有语音识别），也许你会想当然地认为那还不简单，觉得我们用我们的眼睛可以轻而易举地识别出各种事物，但是当你想用计算机中的程序来实现它时，于是你便会觉得很沮丧，甚至于有无从下手的感觉，至此你再也不会觉得电脑有多聪明，你会觉得电脑是多么的低能。
是的，现在的电脑智能，即人工智能还远不如蟑螂的智能，这其中最为根本的原因是模式识别技术还是处于较为低层次的发展阶段，很多的识别技术还无法突破，甚至有人还断言，再过30年也不会有本质的飞跃。
当然，世事总是让人难以预料，我们也用不着这么地悲观，科学技术总是向前发展的，没有人可以阻档得了的。
在这里，我把我对模式识别技术的学习和研究心得拿出来与大家分享一下。
模式识别具有较长的历史，在20世纪60年代以前，模式识别主要是限于统计学领域中的理论研究，还无法有较强的数学理论支持，20世纪80年代神经网络等识别技术得到了突破，计算机硬件技术更是有了长足的发展，模式识别技术便得到了较为广泛的应用，光学字符识别(OCR)是模式识别技术最早得到成功应用的技术，之后的应用还有如DNA序列分析、化学气味识别、图像理解力、人脸检测、表情识别、手势识别、语音识别、图像信息检索、数据挖掘等。
模式识别是一门与数学结合非常紧密的科学，所应用到的数学知识非常多，最基本的便是概率论和数理统计了，模式识别技术到处都充满了概率和统计的思想，我们经常所说的识别率，其实就是概率的表达：在大数据量（严格地说应当是数据量无穷大）测试中识别成功的概率，还有常用的贝叶斯决策分类器便是运用了概率公式。
模式识别还用到了线性代数，因为运用线性代数可以较为方便表达具有多特征的事物，我们一般会用向量来表达一个事物的特征，对于向量的计算是一定会用到线性代数的知识的。
模式识别人工智能论文
模式识别人工智能论文
本文研究的是基于模式识别的人工智能，旨在分析模式识别技术如何帮助实现人工智能。
它介绍了模式识别的基本概念，以及它在人工智能中的作用。
在模式识别技术的基础上，它给出了一些实际应用的示例，例如文本分析，图像识别和语音识别。
此外，它还探讨了模式识别在人工智能中的潜在挑战，并给出了解决方法。
首先，本文简单介绍了模式识别的基本概念。
模式识别是机器学习和人工智能的重要分支，它旨在分析数据，对输入数据进行有意义的分析，以确定它们的关系和结构。
它是人工智能中非常重要的一个技术，可以帮助机器学会从数据中提取特征，并建立模型来预测可能发生的结果。
其次，本文介绍了模式识别在人工智能中的作用。
它可以用来开发机器学习和计算机视觉系统，这些系统可以用于自动识别和分析文本，图像和视频等信息。
例如，使用模式识别技术，可以开发文本分析系统，该系统可以自动分析文本，从中提取有用的信息，从而节省人力。
此外，它还可以用来开发图像识别系统，可以快速识别不同类型的图片，比如动物、植物、自然场景等，并返回分析结果。
模式识别大作业
模式识别大作业引言：转眼之间，研一就结束了。
这学期的模式识别课也接近了尾声。
我本科是机械专业，编程和算法的理解能力比较薄弱。
所以虽然这学期老师上课上的很精彩，但是这学期的模式识别课上的感觉还是有点吃力。
不过这学期也加强了编程的练习。
这次的作业花了很久的时间，因为平时自己的方向是主要是图像降噪，自己在看这一块图像降噪论文的时候感觉和模式识别的方向结合的比较少。
我看了这方面的模式识别和图像降噪结合的论文，发现也比较少。
在思考的过程中，我想到了聚类的方法。
包括K均值和C均值等等。
因为之前学过K均值，于是就选择了K均值的聚类方法。
然后用到了均值滤波和自适应滤波进行处理。
正文：k-means聚类算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数。
k-means 算法接受输入量k ；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
均值滤波是常用的非线性滤波方法 ,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。
它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘。
均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个象素，构成一个滤波模板，即去掉目标象素本身）。
再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y）m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
模式识别人工智能论文【范本模板】
浅谈人工智能与模式识别的应用一、引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”,诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造.但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。
虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高,不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。
这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。
这时，能够提高计算机外部感知能力的学科—-模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。
人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。
近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等.这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分.它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知,从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号.二、人工智能和模式识别（一)人工智能。
人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展,进而实现“机器思维"式的人工智能.简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型,其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。
从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。
（二)模式识别。
神经网络论文
人工智能专题报告题目模式识别及人工神经网络概述姓名专业学号学院电脑科学与技术学院内容摘要：模式识别是一项极具研究价值的课题，随着神经网络和模糊逻辑技术的发展，人们对这一问题的研究又采用了许多新的方法和手段，也使得这一古老的课题焕发出新的生命力.目前国际上有相当多的学者在研究这一课题，它包括了模式识别领域中所有典型的问题:数据的采集、处理及选择、输入样本表达的选择、模式识别分类器的选择以及用样本集对识别器的有指导的训练。
人工神经网络为数字识别提供了新的手段。
正是神经网络所具有的这种自组织自学习能力、推广能力、非线性和运算高度并行的能力使得模式识别成为目前神经网络最为成功的应用领域。
关键词：模式识别，神经网络，人工智能，原理，应用Abstract：Pattern recognition is an extremely valuable project research, with neural network and fuzzy logic technology development, people on this subject, and adopted many new methods and means, also make the ancient subject coruscate gives new vitality. Current international has quite a number of scholars in the study of this topic, and it includes pattern recognition field of typical problems: the data acquisition, processing and selection, input data express choice, the choice of mode identification classifier and using samples of the reader has guidance training. Artificial neural network for digital recognition to provide a new way. It is neural network which has this kind of self-organization self-learning capability, generalization, nonlinear and computing highly parallel ability makes the pattern recognition become the neural network was the most successful application fields.引言具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。
模式识别人工智能论文
模式识别人工智能论文
模式识别是计算机视觉（CV）领域中重要的研究内容，也是人工智能（AI）领域中关键技术之一、模式识别通过分析不同类型的数据，识别出
其中的模式，以便对输入的特征或材料进行分类和分析。
它被用于更广泛
的计算机视觉应用，如图像分割，图像检索，图像检测，图像建模，图像
深度学习，机器视觉，以及计算机自动控制等应用。
目前，深度学习技术在模式识别领域取得了重大进展。
深度学习模型
具有有效的表示学习能力，可以从大量复杂数据中学习特征，从而更加准
确地预测和分析出数据中的模式。
例如，深度学习模型可以用于图像识别，通过训练模型来学习图像中各个对象的特征，从而可以准确地识别和分类
图像中的对象。
另外，语音识别也可以借助深度学习模型，根据不同语音
的特征，识别出不同的语音。
此外，深度学习模型可以用于识别和分析文本，可以分析文本中的主题，情感，语义等信息。
随着计算机视觉和人工智能的快速发展，模式识别技术也在不断地演
进和创新，提高了视觉计算和人工智能的性能。
本科毕业论文-—基于opencv的图像识别
基于2DPCA的人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。
由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。
该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。
本文的主要工作内容如下：1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。
2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。
在图像的预处理阶段，经过了图象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。
所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。
3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸检测算法。
Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。
4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。
关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测2DPCA Face Recognition Algorithm Basedon The ResearchAbstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects:1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general.2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors.3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face.4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate.Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection目录第1章前言 (1)1.1 人脸识别的应用和研究背景 (1)1.2 人脸识别技术的研究方向 (2)1.3 研究的现状与存在的困难 (3)1.4 本文大概安排 (4)第2章人脸识别系统及软件平台的配置 (4)2.1 人脸识别系统概况 (4)2.1.1 获取人脸图像信息 (5)2.1.2 检测定位 (5)2.1.3 图像的预处理 (5)2.1.4 特征提取 (6)2.1.5 图像的匹配与识别 (6)2.2 OpenCV (6)2.2.1 OpenCV简介 (6)2.2.2 OpenCV的系统配置 (7)2.3 Matlab与图像处理 (8)第3章图像的检测定位 (8)3.1 引言 (8)3.2 人脸检测的方法 (8)3.3 Adaboost算法 (9)3.3.1 Haar特征 (10)3.3.2 积分图 (10)3.3.4 级联分类器 (11)第4章图像的预处理 (13)4.1 引言 (13)4.2 人脸图像库 (13)4.3 人脸预处理算法 (14)4.3.1 颜色处理 (14)4.3.2几何归一化 (15)4.3.3直方图均衡化 (16)4.3.4灰度归一化 (18)4.4 本章小结 (19)第5章图像的特征提取与识别 (19)5.1 引言 (19)5.2 图像特征提取方法 (20)5.2.1基于几何特征的方法 (20)5.2.2基于统计的方法 (20)5.2.3弹性图匹配(elastic graph matching) (21)5.2.4神经网络方法 (21)5.2.5支持向量机(SVM)方法 (22)5.3 距离分类器的选择 (22)5.4 PCA算法的人脸识别 (24)5.5 二维主成分分析（2DPCA） (25)5.5.1 2DPCA人脸识别算法 (25)5.5.2 特征提取 (27)5.5.3 分类方法 (27)5.5.4 基于2DPCA的图像重构 (28)5.6 实验分析 (28)第6章总结与展望 (33)6.1 本文总结 (33)6.2 未来工作展望 (33)致谢 (34)参考文献： (35)第1章前言1.1 人脸识别的应用和研究背景随着社会科学技术的发展进步，特别是最近几年计算机的软硬件技术高速发展，以及人们越来越将视野集中到快速高效的智能身份识别，使生物识别技术在科学研究中取得了重大的进步和发展。
模式识别与智能系统专业大学毕业论文
模式识别与智能系统专业大学毕业论文摘要：本文主要探讨了模式识别与智能系统专业的大学毕业论文研究方向和相关领域的现状。
首先介绍了模式识别和智能系统的定义和基本原理。
随后，分析了该专业的发展趋势和应用领域，并对相关领域的研究进行了概述。
最后，总结了毕业论文的选题建议，并提出了未来发展的展望。
1. 引言模式识别与智能系统是一门涉及模式分类、特征提取和决策理论等内容的学科，可以应用于图像识别、语音识别、机器学习、人工智能等众多领域。
大学毕业论文是对学生四年学习成果的总结，对于模式识别与智能系统专业的学生来说，选择一个合适的研究方向是十分重要的。
2. 模式识别与智能系统的基本原理模式识别是基于对数据进行分析和学习，从数据中提取出隐藏的模式，并通过分类或聚类等方法将其与已知模式进行比较和匹配的一种技术。
智能系统是指使用人工智能和机器学习等技术，使计算机拥有类似于人类智能的能力，可以进行智能化的决策和学习。
3. 模式识别与智能系统专业的发展趋势随着人工智能和机器学习等相关技术的快速发展，模式识别与智能系统专业在社会经济的各个领域都有着广泛的应用。
例如，在医学领域中，智能诊断系统和医学图像分析技术可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
在机器人领域中，模式识别和智能系统可以使机器人具备感知和决策的能力。
此外，人脸识别、语音识别和自然语言处理等领域也需要模式识别和智能系统的支持。
4. 相关领域的研究概述在模式识别和智能系统专业中，有许多相关的研究领域，如图像处理、模式分类、模糊推理、机器学习等。
图像处理是模式识别中的一个重要组成部分，它可以对图像进行特征提取和处理，以支持模式的识别和分类。
模式分类是模式识别的核心内容，通过对数据进行分类和聚类，可以进行模式的识别和匹配。
模糊推理是一种处理不确定性和模糊性信息的方法，可以用于决策和推理。
机器学习是模式识别的重要工具，它可以让计算机从数据中学习和推理，为模式的识别和分类提供支持。
模式识别论文--结束版本
1判别函数分类器的设计与实现1 判别函数分类器1.1 判别函数概念直接用来对模式进行分类的准则函数。
若分属于ω1，ω2的两类模式可用一方程d (X ) =0来划分，那么称d (X ) 为判别函数，或称判决函数、决策函数。
如，一个二维的两类判别问题，模式分布如图示，这些分属于ω1，ω2两类的模式可用一直线方程 d (X )=0来划分。
0)(32211=++=w x w x w d X 式中： 21,x x 为坐标变量。
图1-1 两类二维模式的分布将某一未知模式 X 代入： 32211)(w x w x w d ++=X 若0)(>X d ，则1ω∈X 类； 若0)(<X d ，则2ω∈X 类；若0)(=X d ，则21ωω∈∈X X 或或拒绝 维数=3时：判别边界为一平面。
2x 1x2维数>3时：判别边界为一超平面。
1.2 判别函数正负值的确定判别界面的正负侧，是在训练判别函数的权值时确定的。
图1-2 判别函数正负的确定d (X ) 表示的是一种分类的标准，它可以是1、2、3维的，也可以是更高维的。
1.3 确定判别函数的两个因素1）判决函数d (X )的几何性质。
它可以是线性的或非线性的函数，维数在特征提取时已经确定。
已知三维线性分类 —— 判决函数的性质就确定了判决函数的形式：4332211)(w x w x w x w d +++=X非线性判决函数，其示意图如下图所示1x 03图1-3 非线性判决函数图示2）判决函数d (X )的系数，由所给模式样本确定的。
2感知器算法设计与实现对一种分类学习机模型的称呼，属于有关机器学习的仿生学领域中的问题，由于无法实现非线性分类而下马。
但“赏罚概念（ reward-punishment concept ）” 得到广泛应用。
2.1 感器算法原理及特点2.1.1 感知器算法原理两类线性可分的模式类 21,ωω，设X W X d T)(=其中，[]T 121,,,,+=n n w w w w W ，[]T211,,,,n x x x =X 应具有性质（2-1）对样本进行规范化处理，即ω2类样本全部乘以(－1)，则有：2)-(2 0)(T>=X W X d ⎩⎨⎧∈<∈>=21T,0,0)(ωωX X X W X 若若d2x1x2x 1x4感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。