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    摘要：人脸识别是利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别技术在人机交互、身份鉴别、安全监控、图像视频处理等领域有着广阔的应用前景。人脸识别系统的识别率往往受到一些“非面部”因素的影响,诸如光照的变化、发型、表情、脸部佩戴物等。本论文首先对人脸识别技术主要包括的人脸检测、人脸图像规格化、人脸特征提取、人脸分类识别进行研究后，设计一种基于BP神经网络的人脸识别算法，并进行MATLAB仿真。仿真结果表明该方法操作性强，识别率高。66712

    毕业论文关键词：BP神经网络，人脸识别，MATLAB仿真

    Abstract: Face recognition is one computer technology which can discriminate identity by analyzing and comparing facial identification feature information.The face recognition technology has broad application prospects in the field of human-computer interaction, authentication, security and surveillance, video image processing and so on.The recognition rate of face recognition system is affected by some "non-face" factors frequently,such as changes in lighting, hairstyles, facial expressions, facial wear, etc.We do researches on face detection, normalized face image, face feature extraction, face classification of face recognition technologies firstly.After that ,we will design a BP neural network which based on face recognition algorithm and do MATLAB simulation experiment.The simulation results show that the method is highly operational and the recognition rate is high.

    Keywords: Back Propagation, Face recognition,Matlab simulation

    目录

    1  前言 3

    1.1  人脸识别的概述 3

    1.2  人脸识别发展史 3

    1.3  应用前景 3

    1.4  论文主要工作 4

    2  人脸识别的一般过程 4

    2.1  人脸识别系统框图 4

    2.2  人脸检测 5

    2.3  人脸图像规格化（预处理） 5

    2.4  人脸特征提取 6

    2.5  人脸匹配与识别 7

    3  BP神经网络 8

    3.1  生物神经元 8

    3.2  BP神经元 8

    3.3  人工神经网络 9

    3.4  BP神经网络 9

    4  MATLAB仿真 10

    4.1  MATLAB简介 10

    4.2　Matlab图像处理实例 10

    4.2.1　图像取读与类型转换类型转换 10

    4.2.2  人脸检测 11

    4.2.3  直方图均衡化和中值滤波 13

    4.3.4  边缘检测 14

    5  基于BP神经网络的人脸识别在Matlab中的实现 15

    5.1  基于BP 神经网络的人脸识别方法 15

    5.2 人脸识别的实现过程 15

    5.3 识别率分析 17

    结论 19

    参考文献 20

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