【正文】 r)。 %imshow(im)。 global TestDatabasePath。 T = CreateDatabase(TrainDatabasePath)。 % Executes on button press in pushbutton5. function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton5 (see GCBO) % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global im。*.jpg39。*.bmp39。 選 擇 測(cè) 試 圖片 ...39。 str=[pathname filename]。 axes()。 % Executes on button press in pushbutton6. function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton6 (see GCBO) % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %T = CreateDatabase(TrainDatabasePath)。 global im。 [m V_PCA V_Fisher ProjectedImages_Fisher] = FisherfaceCore(T)。 SelectedImage = strcat(TrainDatabasePath,39。,OutputName)。 axes()。 %title(39。)。 clc close(gcf)。 基于 Matlab 的人臉識(shí)別系統(tǒng)的仿真的研究很有意義。在本文圖像處理時(shí)，用到 如灰度變化 、格式轉(zhuǎn)換 和濾波銳化 等基本方法來實(shí)現(xiàn)圖像處理。 在比較人臉識(shí)別的幾 種 方法后， 我們最終 選擇了 通過人臉 圖像 的 直方圖差值進(jìn)行比較從而 實(shí)現(xiàn) 了人臉識(shí)別 。 在對(duì) 大量 參考 文獻(xiàn) 資料 的 閱讀的 基礎(chǔ)上， 本設(shè)計(jì) 對(duì)基于 Matlab 的人臉 識(shí)別這一技術(shù)做了詳細(xì)的綜述。 因此，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)還要根據(jù)具體情況進(jìn)行分析。 佳木斯大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院 25 致謝 在佳木斯大學(xué)的學(xué)習(xí)生活即將結(jié)束，現(xiàn)在想想對(duì)母校還是有很多留戀。周老師學(xué)識(shí)淵博，思想敏銳，洞察力超強(qiáng)， 治學(xué)態(tài)度嚴(yán)謹(jǐn)，平易近人。是周老師教導(dǎo)我，激勵(lì)我，對(duì)我給予了細(xì)心地指導(dǎo)和悉心的教誨，讓我擺脫困境，重新找回自信心。是你們毫無保留的指導(dǎo)和細(xì)致耐心的幫助，我才能順利完成這次畢業(yè)設(shè)計(jì)。 真心的感謝所有在生活、學(xué)習(xí)中幫助過我的良師益友，謝謝你們！ 佳木斯大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院 26 參考文獻(xiàn) ［ 1］ 何東健 ，耿楠，張義寬 .數(shù)字圖像處理（第二版） .西安電子科技大學(xué)出版社， ： 1325 ［ 2］ 于萬波 .基于 MATLAB的圖像處理 .清華大學(xué)出版社， :1218 ［ 3］ 陳書海，傅錄祥 .實(shí)用數(shù)字圖像處理 .北京科學(xué)出版社， 2020 ［ 4］ 崔屹 .數(shù)字圖像處理與應(yīng)用 .北京 ： 電子工業(yè)出版社， 1997 ［ 5］ 何東健，楊青 .實(shí)用圖像處理技術(shù) .陜西科學(xué)技術(shù)出版社， 1998 ［ 6］ 呂風(fēng)軍 .溯溪圖像處理編程入門 .清華大學(xué)出版社， 1999 ［ 7］ 章毓晉 .圖像工程：圖像處理和分析（上） .清華大學(xué)出版社， 1999 ［ 8］ 章毓晉 .圖像工程：圖像分析（中） .清華大學(xué) 出版社， 2020 ［ 9］ 章毓晉 .圖像工程：圖像理解與計(jì)算機(jī)視覺（下） .清華大學(xué)出版社， 2020 ［ 10］ 朱秀昌，劉峰，胡棟 .數(shù)字圖像處理與圖像通信 .北京郵電大學(xué)出版社， 2020 ［ 11］ 韓曉軍 .數(shù)字圖像處理技術(shù)與應(yīng)用［ M］ .北京 ： 電子工業(yè)出版社， 2020 ［ 12］ 劉剛 .MATLAB數(shù)字圖像處理［ M］ .北京：機(jī)械工業(yè)出版社， 2020 ［ 13］ 徐倩，鄧偉 . 一種融合兩種主成分分析的人臉識(shí)別方法 [J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào) ， 2020 ［ 14］ 郭文強(qiáng)，侯勇嚴(yán) .數(shù)字圖像處理 .西安電子科技大學(xué)出版社， 2020 ［ 15］ 張宜華 .精通 ， 1999 ［ 16］ 張兆禮 .現(xiàn) 代圖像處理技術(shù)及 MATLAB實(shí)現(xiàn) .人民郵電出版社， 2020 ［ 17］ Wangmeng Zuo， Kuanquan Wang， David Zhang， Hongzhi Zhang. 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In the 1960 s, Bledsoe proposed face recognition system of semiautomatic mode and feature extraction method. In the 70 s, the developed countries such as America, Britain began to attach great importance to the research of face recognition and making progress. In 1972, Harmon with interaction is carried out on the face recognition methods in theory and practice. That same year, Sakai face image automatic recognition system is designed. In the early 80 s t. Minami developed better than that of Sakai face image automatic identification system. But early face recognition typically require some prior knowledge of the people, can39。 Face along with the age growth and change。 Face images by affected by illumination and imaging Angle, imaging distance. The difficulty of face recognition is images include a large amount of data, input pixel may be hundreds of thousands, each pixel contains different grayscale, as a result of the plexity of the calculation will increase. Existing recognition methods, by extract features from face image information, to retrieve database method is fast, and the topological properties of map matching is used to determine the matching degree of the method is relatively fast. 佳木斯大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院 33 中文翻譯 國(guó)內(nèi)外人臉識(shí)別的研究發(fā)展 人臉識(shí)別是人類視覺最杰出的能力之一。人臉識(shí)別早在六七十年代就引起了研究者的強(qiáng)烈興趣。 70 年代，美、英等發(fā)達(dá)國(guó)家開始重視人臉識(shí)別的研究工作并取得進(jìn)展。同年， Sakai 設(shè)計(jì)了人臉圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。但早期的人臉識(shí)別一般都需要人的某些先驗(yàn)知識(shí)，無法擺脫人的 干預(yù)。人臉識(shí)別的方法有了重大突破，進(jìn)入了真正的機(jī)器自動(dòng)識(shí)別階段，如 KarhunenLo232。人臉識(shí)別研究得到了前所未有的重視，國(guó)際上發(fā)表有關(guān)人臉識(shí)別等方面的論文數(shù)量大幅度增加，僅從 1990 年到 2020 年之間， SCI 及 EI 可檢索到的相關(guān)文獻(xiàn)多達(dá)數(shù)千篇，這期間關(guān)于人臉識(shí)別的綜述也屢屢可見。這些研究受到軍方、警方及大公司的高度重視和資助，國(guó)內(nèi)的一些知名院校 也開始從事人臉識(shí)別的研究。雖然人類可以毫不困難地由人臉辨別一個(gè)人，但利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行完全自動(dòng)的人臉識(shí)別存在許多困難，其表現(xiàn)在：人臉是非剛體，存在表情變化；人臉隨年齡增長(zhǎng)而變化；發(fā)型、眼鏡等裝飾對(duì)人臉造成遮擋；人臉?biāo)蓤D像受光照、成像角度、成像距離等影響。現(xiàn)有的識(shí)別方法中 ，通過從人臉圖像中提取出特征信息，來對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索的方法速度快，而利用拓?fù)鋵傩詧D匹配來確定匹配度的方法則相對(duì)較快