基于主元分析与支持向量机的人脸识别开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

一、研究背景：　　　人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，是模式识别研究的一个热门方向，具有十分广泛的用途，在公安、安全验证系统、医学、金融、视频会议、交通量控制、身份鉴别、信用卡识别，护照的核对及监控系统等方面都有着广泛的应用[1]。

人脸识别技术主要是对计算机视觉和模式辨认范畴的研讨，同时也是生物特征识别的一个重要分支[2]。

它与指纹、视网膜、虹膜、基因等其它生物特征识别系统相比，具有更加直接、友好，使使用者无任何心理障碍的优点。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一、人脸识别流程图： 人脸识别详细流程图二、课题需解决的难点：（1）使用pca进行数据处理　　　第一步预处理，先采集人脸图像的一部分作为原始的数据，根据个人需求，我们将 图像进行转化，成为ab像素的图像矩阵，然后再进行平均图片处理保存读入的原始图像数据。

　　　第二步特征提取，将前一阶段保存的图像矩阵进行矩阵初等变换，然后提取特征值，再按照特征值大小按照降序进行排列，并以此序列来保存所对应的特征向量。

　　　第三步训练阶段，利用特征值先计算出脸部特征的相关坐标，然后把新读取的图像投影到此特征坐标上，对图像进行识别，从而获得识别精度。