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HUNAN UNIVERSITY
毕业设计(论文)
设计论文题目基于PCA的人脸
识别系统
学生姓名李涛
学生学号20080810410
专业班级08级计科四班
学院名称信息科学与工程学院
指导老师潘华伟
学院院长章兢
20012 年 5 月18 日
摘要
随着计算机视觉技术的发展，以及社会的各个领域的需要，根据人固有的生物特征对人进行身份验证的课题吸引了一批研究人员，比较常见的有语音识别，指纹识别，人脸识别等技术。
其中人脸识别因为识别率高、主动性强、使用方便等因素，在身份验证的各类方法中有独特的优势及相关的应用，成为了人体特征识别中的比较热门的研究课题。
本文首先阐述了人脸识别研究的历史，现状以及发展趋势，并说明了人脸识别的优势和难点。
然后详细地说明人脸识别的两个部分：人脸检测和人脸识别。
在人脸检测部分，本文主要介绍了基于haar分类器的检测方法，并详细说明了haar分类器的训练过程，讲述了分类器检测人脸的原理。
在人脸识别部分，首先获取人的个人信息的，对人脸图像的采集并进行灰度化、归一化等预处理，然后采用PCA（主成分分析法）对采集到的图像进行特征提取，并存储相关的特征信息，最后对待识别的图像进行特征提取和分析，与训练的人脸图像数据计算欧式距离，最终识别出人的身份。
在本文的最后，对实现的系统各项功能进行实验，对影响识别率的维数、采集图像数因素进行实验分析，并提出了主成分分析法人脸识别的优点和缺点。
最后总结毕业设计中的不足，自己的心得体会，并对未来学习进行展望。
关键词：人脸检测，haar分类器，PCA，人脸识别
Abstract
With the development of computer vision technology, and social needs in many areas, the subject of authentication according to the inherent biological characteristics attracted a group of researchers ，Voice recognition, fingerprint recognition, face recognition technology are common。
Face recognition with the recognition rate, motivated, easy to use and other factors，has unique advantages in all kinds of authentication methods and related applications，has become a popular research topic in the human feature recognition。
This paper first describes the history, current situation and development trend of face recognition research, and describes the advantages and difficulties of face recognition。
And then detail the recognition of two parts: face detection and face recognition。
In the face detection part, the paper mainly describes the detection method based on haar classifier, and details of haar classifier training process, about the principle of the classification of the detected face。
In face recognition part, it first obtains personal information the acquisition of face images and graying, owned by a pretreatment。
And then using PCA (Principal Component Analysis) collected image feature extraction, and storage characteristics of information，int the last ，identifiable image feature extraction and analysis, and training of the face image data to calculate the Euclidean distance, and ultimately identify the identity of the person。
In the last experiment, the dimension of the recognition rate, number of images collected factors experimental analysis, and the advantages and disadvantages of the principal component analysis for face recognition system implemented various functions. The final summary of graduate design deficiencies, and their own feelings and experiences and future learning prospects。
Keywords: face detection, Haar classifier, PCA, face recognition
目录
第一章绪论 (2)
1.1研究背景及意义 (2)
1.2 人脸识别的优势 (3)
1.3人脸识别技术的发展历史和现状 (3)
1.4论文章节安排 (4)
第二章人脸检测 (5)
2.1训练分类器 (5)
2.2样本的训练 (6)
第三章人脸识别 (10)
3.1 主成分分析法的基本思想 (11)
3.2主成分分析法数学原理 (11)
3.3主成分分析法在人脸识别中的应用 (12)
3.4 PCA人脸识别优缺点分析 (13)
3.5本章小结 (14)
第四章人脸识别系统的实现及实验结果分析 (15)
4.1开发环境和工具 (15)
4.2人脸识别系统的模块 (15)
4.3系统功能介绍 (16)
4.3.1主菜单界面 (16)
4.3.2录入信息界面 (16)
4.3.3训练图像 (17)
4.3.4人脸识别功能说明 (17)
4.4.1四个类 (18)
4.4.2获取摄像头信息及拍照功能 (19)
4.4.3人脸检测功能 (19)
4.4.4保存图像和训练图像 (20)
4.4.5数据库操作 (20)
4.4.6识别过程 (21)
4.5实验结果 (22)
4.6系统存在的问题 (23)
4.7本章小结 (24)
第五章全文总结及展望 (25)
5.1全文总结 (25)
5.2对未来的展望 (26)
致谢 (27)
第一章绪论
1.1研究背景及意义
身份识别是保证国家公共安全和信息安全的重要基础。
在国防安全、公安系统、司法系统、电子商务、电子政务、安全检查、安保监控等各个应用领域，都需要准确的身份识别及鉴定的手段。
目前，最常见的个人身份鉴别还主要依靠各类证或者卡，如工作证、身份证、校园卡、银行卡和密码口令等手段，然而这些手段存在携带不便、容易遗失、由于使用过多或不当而容易损坏、密码易被遗忘和被破解等诸多的问题。
根据相关统计数据表明，在全球每年发生的诈骗案中，涉及信用卡密码被盗导致的经济损失高达上亿美元，利用移动电话导致信息被窃取所损失的财产也近亿美元，在取款机上损失的也有上亿美元。
如果能改善这些身份验证系统，就可以大大地降低假冒，欺诈等犯罪现象，对社会和个人都大大有益。
然而，目前广泛使用的依靠各类证件、口令等传统方法来确认个人身份的方法面临着严峻的挑战，已经越来越不能满足现代信息科技的发展和社会进步的需要。
人体特征识别是利用计算机技术，将人体所固有且特有的生理特征和行为特点进行采集和处理，进而实现个人身份识别的综合技术。
人体特征识别技术直接采用人体的生理特征进行识别，与传统依靠证卡或者口令的身份验证模式相比，更加主动、更加方便、更加可靠等优点，能够较大程度地减少盗窃或伪造的可能性。
在国家安全、军事安全和公共安全领域，智能门禁、智能视频监控、海关身份验证、司机驾照验证等都有典型的应用；在民事和经济领域，各类银行卡、金融卡、信用卡、储蓄卡的持卡人的身份验证，社会保险人的身份验证等具有重要的应用价值。
人体特征识别的相关技术的研究也成为模式识别研究领域的热点课题。
1.2 人脸识别的优势
目前，常见的生物特征识别主要有：指纹识别、人脸识别、虹膜识别、声音识别和DNA识别等等。
根据相关研究人员的总结，对各种识别方法进行了全方面的对比，得到以下对比结果：
生物特征普遍性独特性持久性收集性性能接受性欺骗性DNA H H H L H L L。