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隨著計算機視覺技術的發(fā)展，以及社會的各個領域的需要，根據人固有的生物特征對人進行身份驗證的課題吸引了一-批研究人員，比較常見的有語音識別，指紋識別，人臉識別等技術。其中入臉識別因為識別率高、主動性強、使用方便等因素，在身份驗證的各類方法中有獨特的優(yōu)勢及相關的應用，成為了人體特征識別中的比較熱門的研究課題。
本文首先闡述了人臉識別研究的歷史，現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢，并說明了人臉識別的優(yōu)勢和難點。然后詳細地說明人臉識別的兩個部分：人臉檢測和人臉識別。在人臉檢測部分，本文主要介紹了基于haar分類器的檢測方法，并詳細說明了har分類器的訓練過程，講述了分類器檢測人臉的原理。在人臉識別部分，首先獲取人的個人信息的，對人臉圖像的采集并進行灰度化、歸一化等預處理，然后采用PCA （ 主成分分析法）對采集到的圖像進行特征提取，并存儲相關的特征信息，最后對待識別的圖像進行特征提和取分析，與訓練的人臉圖像數(shù)據計算歐式距離，最終識別出人的身份。在本文的最后，對實現(xiàn)的系統(tǒng)各項功能進行實驗，對影響識別率的維數(shù)、采集圖像數(shù)因素進行實驗分析，并提出了主成分分析法人臉識別的優(yōu) 點和缺點。最后總結畢業(yè)設計中的不足，自己的心得體會，并對未米學習進行展
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