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基于PCA的改进人脸识别( PCA Based Improved Face Recognition )
FA Dharejo Zongbo Hao
随着现代图像处理和模式识别技术的迅速发展，出现了多种生物特征识别技术，如指纹、虹膜（视网膜）扫描、语音识别等。然而，在这其中，人脸识别由于其易于安装且复杂度较低的特点，仍然是最常用的正在使用的技术。它已经成为视频监控、欺诈检测、人员跟踪和人群识别等安全应用领域的一个重要研究领域。本文在MATLAB环境下对人脸识别进行了研究和实现。本文采用主成分分析(PCA)和特征脸方法对大数据集进行处理，实现了人脸识别系统。提出了一种通过去除图像中的未更新空间来提高图像的准确性和效率的方法。同时，为了使系统更清晰，更好地测量训练时间，还开发了一个图形界面系统(GUI)。在此基础上，利用主成分分析和特征脸方法对大型数据库（ORL数据库和专用数据库face-100)进行了测试，并进行了身份识别。该系统成功地对人脸进行了识别，并在不同的光照条件和人脸模糊条件下都能得到较好的识别效果。还计算了男女正确率。关键词。识别,主元分析,图形用户界面,人脸图像,裁剪函数,大数据库,性别识别
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