MATLAB人脸自动识别系统的设计与实现

【MATLAB人脸自动识别系统的设计与实现】 人脸自动识别是一种生物特征识别技术，它通过分析人脸的几何特征或表征信息来确定个体身份。MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析平台，常被用于构建人脸自动识别系统。本文由李全彬和黄昶共同撰写，详细介绍了如何利用MATLAB和相关的软件包设计并实现一个人脸识别系统。 早期的人脸识别方法基于面部关键点的位置关系，例如眼角、嘴角、鼻尖等。然而，这些方法依赖于主观的特征选择，难以实现自动化。随着技术的发展，1973年Kanade实现了首次自动人脸识别，后续的研究进一步提高了识别率和自动化水平。 本论文提出的识别系统是通过Delphi调用MATLAB，并利用libsvm软件包来实现PCA（主成分分析）和SVM（支持向量机）相结合的识别方法。PCA用于降低人脸图像的维度，提取关键特征，而SVM作为分类器，负责根据这些特征进行识别决策。 识别系统的流程分为图像处理和训练识别两个主要部分。图像处理阶段包括预处理（如灰度化、直方图均衡化）、人脸检测（可能使用Haar特征级联分类器或其他方法）和特征提取。训练识别阶段则涉及用PCA降维后的样本数据训练SVM模型，然后用该模型对新的人脸图像进行分类。 MATLAB因其强大的矩阵运算能力和丰富的图像处理工具箱，成为理想的模拟人脸识别系统的平台。libsvm软件包简化了SVM的实现，提供了一种快速、高效的分类和回归工具，适用于多类问题。其输入数据需按特定格式排列，svmtrain和svmpredict两个程序分别用于训练模型和预测未知样本的类别。 在实际应用中，Delphi作为可视化编程环境，可以通过COM接口与MATLAB进行交互，实现控制MATLAB进行计算并接收返回结果的功能。Delphi声明MATLAB对象，然后调用MATLAB的相关函数来执行训练和识别任务。 MATLAB人脸自动识别系统的设计与实现是结合了图像处理、特征提取、机器学习等多领域知识的综合项目。通过PCA和SVM的有效结合，系统能够实现高精度的人脸识别，这在安全监控、身份验证等多个领域有着广泛的应用前景。