文档介绍：摘要人脸识别技术就是利用计算机分析人脸图像,提取有效的识别信息来辨认身份或者判别待定状态的一门技术。它涉及模式识别、图像处理、计算机视觉等诸多学科的知识,是当前研究的热点之一。然而影响计算机人脸识别的因素非常之多,主要是人脸表情丰富,人脸随年龄增长而变化,人脸所成图像受光照、成像角度及成像距离等影响,极大地影响了人脸识别走向实用化。基于PCA算法的人脸识别过程大致分为训练、测试、识别这三个阶段完成,在训练阶段,通过寻找协方差矩阵的特征向量,求出样本在该特征向量上的投影系数;在测试阶段,通过将测试样本投影到特征向量上,得到测试样本在该特征向量上的投影系数。最后,采用最小欧氏距离,找到了与测试样本最相近的训练样本图像。关键词Eigenfaces、PCA算法、人脸识别算法、matlab、SVD。,putervision,andmanyotherdisciplines,,puterfacerecognitionverymuch,mainlyrichfacialexpression,facechangeswithage,faceapictureoftheaffectedlight,imagingandimagingdistance,angle,,theidentificationofthesethreestages,inthetrainingphase,tofindtheeigenvectorsofthecovariancematrixisobtainedonthesamplefeaturevectorprojectioncoefficient;,theminimumEuclideandistance,、FaceRecognitionAlgorithm、matlab、 12PCA 83PCA在人脸识别中的应用 144实验 235总结 : : 266致谢 27参考文献 ,进而从中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术,它涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、生理学、心理学等诸多学科领域的知识。这诸多因素使得人脸识别成为一项极富挑战性的课题,这也是研究的热点之一。人脸识别已成为计算机视觉及相关领域中的关键技术,而且人脸识别技术应用背景比较广泛,在身份验证、刑侦破案、罪犯身份识别、视频监视、驾驶执照及护照、银行及海关的监控系统以及自动门卫系统、机器人智能化和医学等诸多方面具有广阔的应用前景和商业价值。然而影响计算机人脸识别的因素非常之多,主要是人脸表情丰富;人脸随年龄增长而变化;人脸所成图像受光照、图像角度及图像距离等影响;所以使得人脸识别技术的普遍使用具有挑战性。1