1、“.....运行主程序时，先设置好的路径，再设置好的 路径，之后还会弹出你想要匹配的图片号，最终会显示出和在 里匹配出来。如果所要匹配的图片和里的图片 相同，则匹配出来的图片则相同如图如果所要匹配的图片在里没 有，则搜索出最为相近的图片如图。 图 图 心得与体会 通过为期周的课程设计，使我对的基本指令的用法有了初步 了解，将之前停留于书本上的知识转化为真正的实践，并通过不断调试和修改得以实现 人脸识别的功能，内心是无比的欣喜和喜悦。 这期间认真学习了等算法，从中体会到自己线性代数的基本知识已有些遗忘和 不太扎实，将课本中未曾认真看过的知识再次夯实下，使得自己在看这些算法时就不 那么吃力。 总之，从这次课程设计中我学到了很多东西，如学习知识要在注重基础的前提下才 能有更大的提高，否则就如空中楼阁，经不起推敲。 参考文献 黄文梅，熊佳林......”。

2、“..... 钱同惠编著数字信号处理北京机械工业出版社， 姚天任，江太辉编著数字信号处理第版武汉武汉理工大学出版社， 谢平，林洪彬，王娜信号处理原理及应用机械工业出版社， 刘敏，魏玲通信仿真与应用国防工业出版社， 楼顺天基于的系统分析与设计西安电子科技大学， 孙洪数字信号处理电子工业出版社， 燕山大学课程设计评审意见表 指导教师评语 该生学习态度认真较认真不认真 该生迟到早退现象有无 该生依赖他人进行设计情况有无 平时成绩指导教师签字 年月日 图面及其它成绩 答辩小组评语 设计巧妙，实现设计要求，并有所创新。 设计合理，实现设计要求。 实现了大部分设计要求。 ④没有完成设计要求，或者只实现了小部分的设计要求......”。

3、“.....并利用作为工具实现对人脸图片 的预处理，运用算法进行人脸特征提取，进而进行人脸匹配识别。 工 作 量 周的课程设计时间，完成份课程设计报告书，包括设计的任务书基 本原理设计思路与设计的基本思想设计体会以及相关的程序代码 熟练掌握的使用。 工 作 计 划 第天按要求查阅相关资料文献，确定人脸识别的总体设计思路 第天分析设计题目，理解人脸识别的原理同时寻求相关的实现算法 第天编写程序代码，创建图片数据库，运用算法进行特征提取并编写特 征脸，上机进行调试 第天编写人脸识别程序，实现总体功能 第天整理思路，书写课程设计报告书，完成答辩......”。

4、“.....林洪彬，王娜信号处理原理及应用机械工业出版社, 刘敏,魏玲通信仿真与应用国防工业出版社, 楼顺天基于的系统分析与设计西安电子科技大学, 指导教师签字基层教学单位主任签字 说明此表式四份，学生指导教师基层教学单位系部各份。 目录 引言 人脸识别技术 人脸识别的研究内容 人脸检测 人脸表征 几种典型的人脸识别方法 基于几何特征的人脸识别方法 基于变换的特征脸方法 神经网络方法 基于小波包的识别方法 支持向量机的识别方法 人脸特征提取与识别 利用进行特征提取的经典算法算法 人脸识别流程 特征向量选取 距离函数的选择 基于的人脸识别 人脸识别程序 软件程序编写 创建图片数据库 主程序 最终程序结果 心得与体会 参考文献 引言 随着社会的发展及技术的进步......”。

5、“.....并与日俱增。例如，人是否是我国的居民，是否有权进入安全系统， 是否有权进行特定的交易等。尤其是自年美国恐怖袭击发生以来，如何在 车站机场等公共场所利用高科技手段，迅速而准确地发现并确认可疑分子成了目前世 界各国在反恐斗争中普遍关注的问题。为此，各国都投入大量人力物力研究发展各类 识别技术，使得生物特征识别技术得到了极大的发展。生物特征识别技术主要包括人 脸识别虹膜识别指纹识别步态识别语音识别笔迹识别掌纹识别以及多生物 特征融合识别等。人类通过视觉识别文字，感知外界信息。在客观世界中，有的信 息量都来自视觉，因此让计算机或机器人具有视觉，是人工智能的重要环节。由于生物 特征是人的内在属性，具有很强的稳定性和个体差异性，因此是身份验证最理想的依据。 与虹膜指纹基因掌纹等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加直接 方便友好，易于为用户所接受，并且通过人脸的表情姿态分析......”。

6、“..... 人脸识别技术在国家重要机关及社会安防领域具有广泛用途。例如公安系统的罪 犯识别信用卡验证医学档案管理视频会议人机交互系统等身份识别和各类卡 持有人的身份验证。同其他人体生物特征如指纹掌纹虹膜语音等识别技术相比， 人脸识别技术的隐性最好，人脸识别系统更直接友好，是当今国际反恐和安防最重视 的科技手段和攻关标志之。虽然人类能毫不费力地识别出人脸及表情，但对人脸的机 器自动识别确实个难度题只有保持这 种多样性和唯性，才能保证人脸图像的准确描述和识别。 人脸图像信息数据量巨大，为提高检测和识别的运算速度以及提高图像传输和匹配 检索速度，必须对图像进行数据压缩，降低向量维数，即用尽可能少的数据表示尽可能 多的信息。人脸的表征在提取人脸特征的同时，也实现了对原始图像数据的降维......”。

7、“.....基于人脸图像局部特征的识别通常抽取人脸器 官如眼睛眉毛鼻子和嘴等器官的位置，尺度以及彼此间的比率作为特征。进步地 可以用几何形状拟合人脸器官，从而以几何参数作为描述人脸的特征。由于此类方法通 常要精确地抽取出位置尺度比率或几何参数作为描述人脸的特征，因此对人脸图像 的表情变化比较敏感。同时，人脸器官分割的精确度也对人脸特征的提取有定的影响。 另外，该类方法并没有充分利用到人脸图像本身具有的获度信息，该方向已经不是人脸 识别技术发展的主流方向。基于人脸图像整体特征的人脸识别方法由于不需要精确提取 人脸图像中部件的具体信息，而且可以充分利用到人脸图像本身具有的灰度信息，因此 可获得更好的识别性能。目前，绝大部分关于人脸识别方法的文章都是基于人脸图像整 体特征的，主要有特征脸法最佳鉴别向量集法，贝叶斯法，基予傅立叶不变特征法， 弹性图匹配法，其他相关方法有线性子空间法，可变形模型法和神经网络法......”。

8、“.....如弹性图匹配法和傅立叶不变特征法有的则 侧重于分类，如最佳鉴别向量集法贝叶斯法和神经网络法而有的则侧重于人脸图像 重构，如特征脸法和线性子空间法。所有这些基于人脸图像整体特征的人脸识别方法均 取得了定的识别性能。 基于几何特征的人脸识别方法 基于几何特征的人脸识别方法主要源于人脸识别的初期研究阶段。这种方法是以人 脸各个器官和几何关系为基础进行算法设计。对于不同人来说，脸上的各个器官，如眼 睛鼻子嘴巴以及整个脸部的轮廓具有不同的形状大小相对位置和分布情况。 在基于几何特征的人脸识别方法中，可以用个矢量来表示提取出来的几何参数。 如果要获得个准确稳定和可靠的识别结果，就要求这些被选出的几何特征参数包含 足够丰富的辨识人脸的信息，且能反映不同人脸之间的差别。也就是说对这些矢量要求 具有较高的模式分类能力，同时还要有定的稳健性......”。

9、“.....具体来沈，这些几何参数般包括人脸上两个指定特 征点之间的欧式距离边缘曲率角度等等。 在实际应用过程中，基于几何特征的人脸识别方法存在着两个方面的问题 如何快速准确地检测出入脸的重要标志点依然是个没有很好解决的问题。脸 上的重要标志点，如瞳孔嘴巴和鼻子，它们在脸上的位置是进行脸部几何参数计算和 测量的基准。 脸部几何特征在人脸辨识中的有效性问题，即脸部几何特征能够提供多少可供识 别的信息量。 虽然各人脸的器官在形状大小及分布上各不相同，但是这种器官上的差异性更多 是体现在些细微的感觉意义上。例如眼睛显得比较小鼻子显得比较宽，以及皮肤的 纹理颜色上的差异等等。显然，这些特征中的部分是难以精确测量出来或者是不能 用几何参数准确描述的。所以仅靠增加脸上几何参数的数目来提高人脸识别率是不太现 实的。由于进步改善测量精度是十分困难的，因而通过增加脸部几何参数的数量来改 善识别率结果，其影响是极小的。因此......”。