基于matlab的人脸识别系统设计与仿真(含matlab源程序)本科毕业论文

基于matlab的人脸识别系统设计与仿真

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明

原创性声明

本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：

指导教师签名：日期：

使用授权说明

本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：

学位论文原创性声明

本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：日期：年月日

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名：日期：年月日

导师签名：日期：年月日

注意事项

1.设计（论文）的内容包括：

1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）

2）原创性声明

3）中文摘要（300字左右）、关键词

4）外文摘要、关键词

5）目次页（附件不统一编入）

6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论

7）参考文献

8）致谢

9）附录（对论文支持必要时）

2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。

3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。

4.文字、图表要求：

1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写

2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画

3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印

4）图表应绘制于无格子的页面上

5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档

5.装订顺序

1）设计（论文）

2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订

教研室（或答辩小组）及教学系意见

第一章绪论

本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。

1.1 研究背景

自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。

在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。

同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己

有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。

国外对于人脸图像识别的研究较早，现己有实用系统面世，只是对于成像条件要求较苛刻，应用范围也就较窄，国内也有许多科研机构从事这方而的研究，并己取得许多成果。

1.2 人脸图像识别的应用前景

人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外，还其有许多潜在的应用前景，利用人脸图像来进行身份验证，可以不与目标相接触就取得样本图像，而其它的身份验证手段，如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木，在某些场合，这些识别手段就会有不便之处。

就从目前和将来来看，可以预测到人脸图像识别将具有广阔的应用前景，如表1-1中所列举就是其中已经实现或逐步完善的应用。

表1-1 人脸识别的应用

1.3 本文研究的问题

本文介绍了人脸图像识别中所应用MATLAB对图像进行预处理，应用该工具箱对图像进行经典图像处理,通过实例来应用matlab 图像处理功能，对某一特定的人脸图像处理，进而应用到人脸识别系统。本文在总结分析人脸识别系统中几种常用的图像预处理方法基础上，利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸

识别系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。

其中涉及到图像的选取，脸部定位，特征提取，图像处理和识别几个过程。

1.4 识别系统构成

人类似乎具有“与生俱来”的人脸识别能力，赋予计算机同样的能力是人类的梦想之一，这就是所谓的“人脸识别”系统。假设我们把照相机、摄像头、扫描仪等看作计算机的“眼睛”，数字图像可以看作计算机观察到的“影像”，那么AFR赋予计算机根据其所“看到”的人脸图片来判断人物身份的能力。

广义的讲，自动人脸识别系统具有如图1.1所示的一般框架并完成相应功能的任务。

图1.1 人脸识别系统一般框架

(1)人脸图像的获取

一般来说，图像的获取都是通过摄像头摄取，但摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简单，可以不考虑通过摄

像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。

(2)人脸的检测

人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置、人脸区域大小等信息。而人脸跟踪则需要进一步输出所检测到的人脸位置、大小等状态随时间的连续变化情况。

(3)特征提取

通过人脸特征点的检测与标定可以确定人脸图像中显著特征点的位置（如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等器官），同时还可以得到这些器官及其面部轮廓的形状信息的描述。

根据人脸特征点检测与标定的结果，通过某些运算得到人脸特征的描述（这些特征包括：全局特征和局部特征，显式特征和统计特征等）。

(4)基于人脸图像比对的身份识别

即人脸识别(Face Identification)问题。通过将输入人脸图像与人脸数据库中的所有已知原型人脸图像计算相似度并对其排序来给出输入人脸的身份信息。这包括两类识别问题：一类是闭集(Close Set)人脸识别问题，即假定输入的人脸一定是人脸库中的某个个体；另一类是开集(Open Set)识别，即首先要对输入人脸是否在已知人脸库中做出判断，如果是，则给出其身份。

(5)基于人脸图像比对的身份验证

即人脸确认(Face Verification)问题。系统在输入人脸图像的同时

输入一个用户宣称的该人脸的身份信息，系统要对该输入人脸图像的身份与宣称的身份是否相符作出判断。

1.5 论文的内容及组织

第二章主要介绍人脸识别系统中所用到的仿真软件Matlab，介绍了在人脸图像识别过程中所需要的图像处理技术，包括：一些基本操作、格式转换、图像增强等。并做了一个Matlab图像处理功能的实例

第三章主要始涉三个方面：首先是对人脸识别系统的构成做详细论述；其次就是对人脸识别过程中的关键环节人脸检测、特征提取和图像预处理做详细介绍；最后就是Matlab在人脸识别系统中的具体应用，即人脸图像识别的具体技术，并用Matlab进行仿真试验并得到结果。

第四章是对人脸图像识别体系构架的设计，并给出了人脸识别用到的理论知识即直方图差异对比，并编写matlab代码实现人脸图像识别。

第五章总结了全文的工作并对以后的需要进一步研究的问题进行了展望。

第二章图像处理的Matlab实现

2.1 Matlab简介

由Math Work公司开发的Matlab语言语法限制不严格,程序设计自由度大,程序的可移植性好。Matlab还推出了功能强大的适应于图像分析和处理的工具箱,常用的有图像处理工具箱、小波分析工具箱及数字信号处理工具箱。利用这些工具箱,我们可以很方便的从各个方面对图像的性质进行深入的研究。Matlab图像处理工具箱支持索引图像、RGB图像、灰度图像、二进制图像并能操作.bmp、.jpg、.tif 等多种图像格式文件。

2.2 数字图像处理及过程

图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理。数字图像处理技术已经成为信息科学、计算机科学、工程科学、地球科学等诸多方面的学者研究图像的有效工具。数字图像处理主要包括图像变换、图像增强、图像编码、图像复原、图像重建、图像识别以及图像理解等内容。

2.2.1图像处理的基本操作

读取和显示图像可以通过imread()和imshow()来实现;图像的输出用imwrite()函数就可以很方便的把图像输出到硬盘上;另外还可以

用imcrop()、imrisize()、imrotate()等来实现图像的裁剪、缩放和旋转等功能。

2.2.2图像类型的转换

Matlab支持多种图像类型,但在某些图像操作中,对图像的类型有要求,所以要涉及到对图像类型进行转换。Matlab7.0图像处理工具箱为我们提供了不同图像类型相互转换的大量函数,如mat2gray()函数可以将矩阵转换为灰度图像,rgb2gray()转换RGB图像或颜色映像表为灰度图像。在类型转换的时候,我们还经常遇到数据类型不匹配的情况,针对这种情况,Matlab7.0工具箱中,也给我们提供了各种数据类型之间的转换函数,如double()就是把数据转换为双精度类型的函数。

2.2.3图像增强

图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度和工艺的适应性,以及便于人与计算机的分析和处理,以满足图像复制或再现的要求。图像增强的方法分为空域法和频域法两大类,空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作;而频域法是在图像的某个变换域内对整个图像进行操作,并修改变换后的系数,如傅立叶变换、DCT变换等的系数,然后再进行反变换,便可得到处理后的图像。下面以空域增强法的几种方法加以说明。

(1).灰度变换增强

有多种方法可以实现图像的灰度变换,其中最常用的就是直方图

变换的方法,即直方图的均衡化。这种方法是一种使输出图像直方图近似服从均匀分布的变换算法。Matlab7.0图像处理工具箱中提供了图像直方图均衡化的具体函数histeq(),同时我们可以用函数imhist()函数来计算和显示图像的直方图。

(2).空域滤波增强

空域滤波按照空域滤波器的功能又可分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑滤波器可以用低通滤波实现,目的在于模糊图像或消除噪声;锐化滤波器是用高通滤波来实现,目的在于强调图像被模糊的细节。在Matlab中,各种滤波方法都是在空间域中通过不同的滤波算子实现,可用fspecial()函数来创建预定义的滤波算子,然后可以使用imfilter()或filter2()函数调用创建好的滤波器对图像进行滤波。

2.2.4边缘检测

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,也是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。边缘检测算子可以检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化,也包括对方向的确定,其中大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。常用的有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子等。Matlab7.0工具箱中提供的edge()函数可以进行边缘检测,在其参数里面,可以根据需要选择合适的算子及其参数。

2.3图像处理功能的Matlab实现实例

本文通过运用图像处理工具箱的有关函数对一人脸的彩色图像进行处理。

1)图像类型的转换

因后面的图像增强,边缘检测都是针对灰度图像进行的,而我们的原图是RGB图像,所以首先我们要对原图类型进行转换。实现过程代码如下:

i=imread('f:\face1.jpg');j=rgb2gray(i);

imshow(j);imwrite(j,'f:\face1.tif')

效果图2.1

图2.1

2)图像增强

(1)灰度图像直方图均衡化

通过比较原图和直方图均衡化后的图像可见,图像变得更清晰,而且均衡化后的直方图比原直方图的形状更理想。该部分的程序代码如

下:

i=imread('f:\face1.tif');

j=histeq(i);imshow(j);

figure,subplot(1,2,1),imhist(i);

subplot(1,2,2),imhist(j)

执行后的效果图如图2.2和图2.3:

图2.2均衡化后的灰度图像图2.3均衡化前后的直方图对比图

(2)灰度图像平滑与锐化处理

平滑滤波器的目的在于模糊图像或消除噪声,Matlab7.0图像处理工具箱提供了medfilter2()函数用于实现中值滤波,wiener2()实现对图像噪声的自适应滤波。在本文实例中,为了使滤波效果更明显,我们事先为图像认为增加滤波,然后用自适应滤波方法对图像进行滤波。锐化处理的目的在于强调图像被模糊的细节,在本实例中采用了预定义高斯滤波器的方法对图像进行锐化滤波。功能实现的代码如下: i=imread('f:\fae1.tif');

j=imnoise(i,'guassian',0,0.02);

subplot(1,2,1),imshow(j);

j1=wiener2(j);subplot(1,2,2),imshow(j1);

h=fspecial('gaussian',2,0.05);j2=imfilter(i,h);figure,subplot(1,2,1),im show(i)

subplot(1,2,2),imshow(j2)

得到的效果图如图2.4和图2.5:

加入噪声的图像滤波后的图像

图2.4 平滑滤波效果

原灰度图像锐化后的图像

图2.5 锐化滤波效果图

3)边缘检测

Matlab7.0图像处理工具箱提供了edge()函数实现边缘检测,还

有各种方法算子供选择,在本实例中采用了canny算子来进行边缘检

测,

程序代码如下:

i=imread('f:face.tif');

毕业设计用matlab仿真

毕业设计用matlab仿真 篇一：【毕业论文】基于matlab的人脸识别系统设计与仿真(含matlab源程序) 基于matlab的人脸识别系统设计与仿真 第一章绪论 本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景 自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。 在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。

如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人 类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。 国外对于人脸图像识别的研究较早，现己有实用系统面世，只是对于成像条件要求较苛刻，应用范围也就较窄，国内也有许多科研机构从事这方而的研究，并己取得许多成果。 1.2 人脸图像识别的应用前景 人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战

基于matlab的人脸识别源代码

function varargout = FR_Processed_histogram(varargin) %这种算法是基于直方图处理的方法 %The histogram of image is calculated and then bin formation is done on the %basis of mean of successive graylevels frequencies. The training is done on odd images of 40 subjects (200 images out of 400 images) %The results of the implemented algorithm is 99.75 (recognition fails on image number 4 of subject 17) gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @FR_Processed_histogram_OpeningFcn.,.. 'gui_OutputFcn', @FR_Processed_histogram_OutputFcn.,.. 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

(完整版)matlab毕业设计

以下文档格式全部为word格式，下载后您可以任意修改编辑。 摘要 本文概述了信号仿真系统的需求、总体结构、基本功能。重点介绍了利用Matlab软件设计实现信号仿真系统的基本原理及功能，以及利用Matlab 软件提供的图形用户界面（Graphical User Interfaces ,GUI）设计具有人机交互、界面友好的用户界面。本文采用Matlab 的图形用户界面设计功能, 开发出了各个实验界面。在该实验软件中, 集成了信号处理中的多个实验, 应用效果良好。本系统是一种演示型软件,用可视化的仿真工具,以图形和动态仿真的方式演示部分基本信号的传输波形和变换，使学习人员直观、感性地了解和掌握信号与系统的基本知识。随着当代计算机技术的不断发展，计算机逐渐融入了社会生活的方方面面。计算机的使用已经成为当代大学生不可或缺的基本技能。信号与系统课程具有传统经典的基础内容，但也存在由于数字技术发展、计算技术渗入等的需求。在教学过程中缺乏实际应用背景的理论学习是枯燥而艰难的。为了解决理论与实际联系起来的难题国内外教育人士目光不约而同的投向一款优秀的计算机软件——MATLAB。通过它可用计算机仿真，阐述信号与系统理论与应用相联系的内容，以此激发学习兴趣，变被动接受为主动探知，从而提升学习效果，培养主动思维、学以致用的思维习惯。以MATLAB 为平台开发的信号与系统教学辅助软件可以充分利用其快速运算，文字、动态图形、声音及交互式人机界面等特点来进行信号的分析及仿真。运用MATLAB 的数值分析及计算结果可视化、信号处理工具箱的强大功能将信号与系统课程中较难掌握和理解的重点理论和方法通过概念浏览动态演示及典型例题分析等方式，形象生动的展现出来，从而使学生对所学

基于matlab程序实现人脸识别

基于m a t l a b程序实现 人脸识别 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-

基于m a t l a b程序实现人脸识别 1.人脸识别流程 基于YCbCr颜色空间的肤色模型进行肤色分割。在YCbCr色彩空间内对肤色进行了建模发现，肤色聚类区域在Cb—Cr子平面上的投影将缩减，与中心区域显着不同。采用这种方法的图像分割已经能够较为精确的将人脸和非人脸分割开来。 人脸识别流程图 2.人脸识别程序 （1）人脸和非人脸区域分割程序 function result = skin(Y,Cb,Cr) %SKIN Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here a=; b=; ecx=; ecy=; sita=; cx=; cy=; xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)]; %如果亮度大于230，则将长短轴同时扩大为原来的倍 if(Y>230) a=*a; b=*b; end %根据公式进行计算 Cb=double(Cb); Cr=double(Cr);

t=[(Cb-cx);(Cr-cy)]; temp=xishu*t; value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2; %大于1则不是肤色，返回0；否则为肤色，返回1 if value>1 result=0; else result=1; end end （2）人脸的确认程序 function eye = findeye(bImage,x,y,w,h) %FINDEYE Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here part=zeros(h,w); %二值化 for i=y:(y+h) for j=x:(x+w) if bImage(i,j)==0 part(i-y+1,j-x+1)=255; else part(i-y+1,j-x+1)=0; end end end [L,num]=bwlabel(part,8); %如果区域中有两个以上的矩形则认为有眼睛 if num<2 eye=0;

基于matlab的毕业论文题目参考

基于matlab的毕业论文题目参考 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。以下是基于matlab的毕业论文题目，供大家参考。 基于matlab的毕业论文题目一： 1、基于遗传算法的小麦收割机路径智能优化控制研究 2、零转弯半径割草机连续翻滚特性参数化预测模型 3、基于MATLAB的PCD铰刀加工硅铝合金切削力研究 4、基于状态反馈的四容水箱控制系统的MATLAB仿真研究 5、基于Matlab软件的先天性外耳道狭窄CT影像特点分析 6、Matlab仿真在船舶航向自动控制系统中的研究与仿真 7、基于MATLAB的暂态稳定措施可行性仿真与分析 8、基于MATLAB的某专用越野汽车动力性能分析 9、基于MATLAB的电力系统有源滤波器设计 10、基于MATLAB和ANSYS的弹簧助力封闭装置结构分析 11、基于Matlab的液力变矩器与发动机匹配计算与分析 12、运用MATLAB绘制接触网下锚安装曲线 13、基于MatlabGUI的实验平台快速搭建技术 14、基于MATLAB的激光-脉冲MIG复合焊过程稳定性评价

15、测绘数据处理中MATLAB的优越性及应用 16、基于MATLAB柴油机供油凸轮型线设计 17、基于MATLAB语言的TRC加固受火后钢筋混凝土板的承载力分析方法 18、MATLAB辅助OptiSystem实现光学反馈环路的模拟 19、基于MATLABGUI的电梯关门阻止力分析系统设计 20、基于LabVIEW与MATLAB混合编程的手势识别系统 21、基于MATLAB的MZ04型机器人运动特性分析 22、MATLAB在煤矿巷道支护参数的网络设计及仿真分析 23、基于MATLAB的自由落体运动仿真 24、基于MATLAB的电动汽车预充电路仿真 25、基于Matlab的消弧模型仿真研究 26、基于MATLAB/GUI的图像语义自动标注系统 27、基于Matlab软件GUI的机械波模拟 28、基于Matlab的S曲线加减速控制算法研究 29、基于Matlab和Adams的超速机柔性轴系仿真 30、基于Matlab与STM32的电机控制代码自动生成 31、基于Matlab的相机内参和畸变参数优化方法 32、基于ADAMS和MATLAB的翻转机构联合仿真研究 33、基于MATLAB的数字图像增强软件平台设计 34、基于Matlab的旋转曲面的Gif动画制作 35、浅谈Matlab编程与微分几何简单算法的实现

本科毕业设计__基于matlab的通信系统仿真报告

创新实践报告
报 告 题 目： 学 院 名 称： 姓 名：
基于 matlab 的通信系统仿真 信息工程学院 余盛泽 11042232 温 靖
班 级 学 号： 指 导 老 师：
二 O 一四年十月十五日

目录
一、引言 ....................................................................................................................... 3 二、仿真分析与测试 ................................................................................................... 4
2.1 随机信号的生成................................................................................................................ 4 2.2 信道编译码......................................................................................................................... 4 2.2.1 卷积码的原理 ......................................................................................................... 4 2.2.2 译码原理................................................................................................................. 5 2.3 调制与解调........................................................................................................................ 5 2.3.1 BPSK 的调制原理 ................................................................................................... 5 2.3.2 BPSK 解调原理 ....................................................................................................... 6 2.3.3 QPSK 调制与解调................................................................................................... 7 2.4 信道..................................................................................................................................... 8 2.4.1 加性高斯白噪声信道 ............................................................................................. 8 2.4.2 瑞利信道................................................................................................................. 8 2.5 多径合并............................................................................................................................. 8 2.5.1 MRC 方式 ................................................................................................................ 8 2.5.2 EGC 方式................................................................................................................. 9 2.6 采样判决............................................................................................................................. 9 2.7 理论值与仿真结果的对比 ................................................................................................. 9
三、系统仿真分析 ..................................................................................................... 11
3.1 有信道编码和无信道编码的的性能比较 ....................................................................... 11 3.1.1 信道编码的仿真 .................................................................................................... 11 3.1.2 有信道编码和无信道编码的比较 ........................................................................ 12 3.2 BPSK 与 QPSK 调制方式对通信系统性能的比较 ........................................................ 13 3.2.1 调制过程的仿真 .................................................................................................... 13 3.2.2 不同调制方式的误码率分析 ................................................................................ 14 3.3 高斯信道和瑞利衰落信道下的比较 ............................................................................... 15 3.3.1 信道加噪仿真 ........................................................................................................ 15 3.3.2 不同信道下的误码分析 ........................................................................................ 15 3.4 不同合并方式下的对比 ................................................................................................... 16 3.4.1 MRC 不同信噪比下的误码分析 .......................................................................... 16 3.4.2 EGC 不同信噪比下的误码分析 ........................................................................... 16 3.4.3 MRC、EGC 分别在 2 根、4 根天线下的对比 ................................................... 17 3.5 理论数据与仿真数据的区别 ........................................................................................... 17
四、设计小结 ............................................................................................................. 19 参考文献 ..................................................................................................................... 20

人脸识别系统设计与仿真 基于matlab的(含matlab源程序)版权不归自己 交流使用

人脸识别系统设计与仿真基于matlab的（含matlab源程序） 交流使用参考后自行那个删除后果自负 目录 第一章绪论 (2) 1.1 研究背景 (2) 1.2 人脸图像识别的应用前景 (3) 1.3 本文研究的问题 (4) 1.4 识别系统构成 (5) 1.5 论文的内容及组织 (7) 第二章图像处理的Matlab实现 (8) 2.1 Matlab简介 (8) 2.2 数字图像处理及过程 (8) 2.2.1图像处理的基本操作 (8) 2.2.2图像类型的转换 (9) 2.2.3图像增强 (9) 2.2.4边缘检测 (10) 2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (11) 2.4 本章小结 (15) 第三章人脸图像识别计算机系统 (16) 3.1 引言 (16) 3.2系统基本机构 (17)

3.3 人脸检测定位算法 (18) 3.4 人脸图像的预处理 (25) 3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (26) 第四章基于直方图的人脸识别实现 (29) 4.1识别理论 (29) 4.2 人脸识别的matlab实现 (29) 4.3 本章小结 (30) 第五章总结 (31) 致谢 (32) 参考文献 (33) 附录 (35)

第一章绪论 本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景 自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。 在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己

基于MATLAB的语音信号处理系统设计(程序+仿真图)--毕业设计

语音信号处理系统设计 摘要：语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法，并在采集语音信号后，在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量，再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波，然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。 关键词：Matlab，语音信号，傅里叶变换，滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的： 1.1．了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2．掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法； 1.3．掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4．了解语音信号的特性及分析方法。 1.5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，

利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是： 2.1．采集语音信号。 2.2．对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。 2.3．针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。 2.4．对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。 2.5.对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。 2.6．对语音信号部分时域参数进行提取。 2.7．设计图形用户界面（包含以上功能）。 3 设计方案论证 3.1语音信号的采集 使用电脑的声卡设备采集一段语音信号，并将其保存在电脑中。 3.2语音信号的处理 语音信号的处理主要包括信号的提取播放、信号的重采样、信号加入噪声、信号的傅里叶变换和滤波等，以及GUI图形用户界面设计。 Ⅰ.语音信号的时域分析 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法，其中时域分析是最简单的方法。 Ⅱ.语音信号的频域分析 信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。另外，傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显，因此，它能更

(完整word版)基于MATLAB的人脸识别

图像识别 题目：基于MATLAB的人脸识别 院系：计算机科学与应用系 班级： 姓名： 学号： 日期：

目录 引言 (1) 1 人脸识别技术 (2) 1.1人脸识别的研究内容 (2) 1.1.1人脸检测(Face Detection) (2)

1.1.2人脸表征(Face Representation) (2) 1.2几种典型的人脸识别方法 (3) 1.2.1基于几何特征的人脸识别方法 (3) 1.2.2基于K-L变换的特征脸方法 (4) 1.2.3神经网络方法 (4) 1.2.4基于小波包的识别方法 (5) 1.2.5支持向量机的识别方法 (5) 2 人脸特征提取与识别 (5) 2.1利用PCA进行特征提取的经典算法——Eigenface算法 (6) 2.2 PCA人脸识别流程 (6) 2.3特征向量选取 (8) 2.4距离函数的选择 (9) 2.5 基于PCA的人脸识别 (9) MATLAB人脸识别程序 (10) 3 MATLAB软件程序编写 (10) 3.1.创建图片数据库 (10) 3.2 主程序 (11) 3.3最终程序结果 (12) 4 心得与体会 (12) 参考文献 (13)

引言 随着社会的发展及技术的进步，社会各方面对快速高效的自动身份验证的需求可以说无处不在，并与日俱增。例如，某人是否是我国的居民，是否有权进入某安全系统，是否有权进行特定的交易等。尤其是自2001年美国“9．1l”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75％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，还能获得其它识别系统难以得到的一些信息。 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一。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一个难度极大的课题，它涉及到模式识别、图像处理及生理、心理学等诸多方面的知识。人脸识别技术的研究虽然己经取得了一定的可喜成果，但在实际应用中仍存在着许多严峻的问题。人脸的非刚体性、姿态、表情、发型以及化妆的多样性都给正确识别带来了困难，要让计算机像人一样方便地识别出大量的人脸，尚需不同科学研究领域的科学家共同不懈的努力。

人脸识别MATLAB代码

1.色彩空间转换 function [r,g]=rgb_RGB(Ori_Face) R=Ori_Face(:,:,1); G=Ori_Face(:,:,2); B=Ori_Face(:,:,3); R1=im2double(R); % 将uint8型转换成double型G1=im2double(G); B1=im2double(B); RGB=R1+G1+B1; row=size(Ori_Face,1); % 行像素 column=size(Ori_Face,2); % 列像素 for i=1:row for j=1:column rr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j); gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j); end end rrr=mean(rr); r=mean(rrr); ggg=mean(gg); g=mean(ggg); 2.均值和协方差 t1=imread('D:\matlab\皮肤库\1.jpg');[r1,g1]=rgb_RGB(t1); t2=imread('D:\matlab\皮肤库\2.jpg');[r2,g2]=rgb_RGB(t2); t3=imread('D:\matlab\皮肤库\3.jpg');[r3,g3]=rgb_RGB(t3); t4=imread('D:\matlab\皮肤库\4.jpg');[r4,g4]=rgb_RGB(t4); t5=imread('D:\matlab\皮肤库\5.jpg');[r5,g5]=rgb_RGB(t5); t6=imread('D:\matlab\皮肤库\6.jpg');[r6,g6]=rgb_RGB(t6); t7=imread('D:\matlab\皮肤库\7.jpg');[r7,g7]=rgb_RGB(t7); t8=imread('D:\matlab\皮肤库\8.jpg');[r8,g8]=rgb_RGB(t8);

基于MATLAB的PID控制器设计毕业设计(论文)

毕业设计论文 基于MATLAB的PID控制器设计

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：

学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日

matlab仿真课程设计报告

一、课程设计内容 此次课程设计的主要内容是 2ASK调制信号仿真。 二、设计原理及步骤: （一）设计原理 2ASK是利用代表数字信息“0”或“1”的基带矩形脉冲去键控一个连续的载波，使载波时断时续的输出。有载波输出时表示发送“1”，无载波输出时表示发送“0”。根据幅度调制的原理，2ASK 信号可表示为0e(t)=s(t)cosw(t) c，式中w c为载波角频率，h(t)=cos w c(t)为载波信号，二进制基带信号s(t)为随机的单极性NRZ 矩形脉冲序列。 S(t)的功率谱密度为 2 11 ()()() 44 s b b P f T Sa fT f π =+?。2ASK 信号的功率谱密度是基带信号功率谱密度() s P f的线性搬移，2ASK 信号的功率谱密度为 1 ()[(+f)()] 4 e s c s c P f P f P f f =+- 。 （二）仿真步骤 1、函数文件 （1）函数FFT_SHIFT function [f,sf]=FFT_SHIFT(t,st) dt=t(2)-t(1); T=t(end); df=1/T;

N=length(t); f=[-N/2:N/2-1]*df; sf=fft(st); sf=T/N*fftshift(sf); （2）函数INSERT0 function [out]=INSERT0(d,M) N=length(d); out=zeros(1,M*N); for i=0:N-1; out(i*M+1)=d(i+1); end 2、主程序代码 fc=2; %载波频率2Hz N_sample=10; N=200; %码元数 Ts=1; %1Band/s dt=Ts/fc/N_sample; %波形采样间隔t=0:dt:N*Ts-dt; Lt=length(t); T=t(end); %产生二进制信源 d=sign(randn(1,N));

毕业设计基于MATLABSIMULINK的交流电动机调速系统仿真

1 绪论 1.1课题研究背景及目的 1.1.1 研究背景 直流调速系统的主要优点在于调速范围广、静差率小、稳定性好以及具有良好的动态性能。在相当长时期内，高性能的调速系统几乎都是直流调速系统。尽管如此，直流调速系统却解决不了直流电动机本身的换向和在恶劣环境下的不适应问题，同时制造大容量、高转速及高电压直流电动机也十分困难，这就限制了直流拖动系统的进一步发展。 交流电动机自1985年出现后，由于没有理想的调速方案，因而长期用于恒速拖动领域。20世纪70年代后，国际上解决了交流电动机调速方案中的关键问题，使得交流调速系统得到了迅速的发展，现在交流调速系统已逐步取代大部分直流调速系统。目前，交流调速已具备了宽调速范围、高稳态精度、快动态响应、高工作效率以及可以四象限运行等优异特性，其稳、动态特性均可以与直流调速系统相媲美。 与直流调速系统相比，交流调速系统具有以下特点： （1）容量大； （2）转速高且耐高压； （3）交流电动机的体积、重量、价格比同等容量的直流电动机小，且结构简单、经济可靠、惯性小； （4）交流电动机环境使用性强，坚固耐用，可以在十分恶劣的环境下使用； （5）高性能、高精度的新型交流拖动系统已达同直流拖动系统一样的性能指标； （6）交流调速系统能显著的节能； 从各方面看，交流调速系统最终将取代直流调速系统。 1.1.1研究目的 本课题主要运用MATLAB-SIMULINK软件中的交流电机库对交流电动机调速系统进行仿真，由仿真结果图直接认识交流系统的机械特性。本文重点对三相交流调压调速系统进行仿真研究，认识PID调节器参数的改变对系统性能的影响，认识该系统动态及静态性能的优劣及适用环境。 1.2 文献综述

基于MATLAB的人脸识别

基于ＭATＬAB的人脸识别

————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:

图像识别 题目:基于MＡTＬAB的人脸识别 院系:计算机科学与应用系 班级: 姓名： 学号： 日期：

设计题目基于MAＴLAＢ的人脸识别设 计技术参数 测试数据库图片10张训练数据库图片20张图片大小１02４×7６8 特征向量提取阈值 1 设计要求综合运用本课程的理论知识,并利用MAＴＬAB作为工具实现对人脸图片的预处理,运用ＰCA算法进行人脸特征提取，进而进行人脸匹配识别。 工作量 两周的课程设计时间，完成一份课程设计报告书，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Maｔlab的使用。 工作计划第1-2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３-4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５-８天编写程序代码，创建图片数据库,运用ＰCＡ算法进行特征提取并编写特征脸，上机进行调试； 第9-12天编写人脸识别程序,实现总体功能； 第13-1４天整理思路,书写课程设计报告书。 参考资料1 黄文梅，熊佳林,杨勇编著．信号分析与处理——MATAＬB语言及应用.国防科技大学出版社，2000 2 钱同惠编著.数字信号处理.北京:机械工业出版社，２004 3 姚天任,江太辉编著.数字信号处理．第2版.武汉:武汉理工大学出版社,200０ 4 谢平，林洪彬，王娜.信号处理原理及应用．机械工业出版社，２00４ 5刘敏，魏玲.Mａｔｌａb.通信仿真与应用.国防工业出版社，20０5 6 楼顺天.基于Ｍatlab7．x 的系统分析与设计.西安电子科技大学,200２ 7孙洪.数字信号处理.电子工业出版社，２001 目录 引言?错误!未定义书签。 1 人脸识别技术?错误!未定义书签。 1.1人脸识别的研究内容?错误!未定义书签。 1.1.1人脸检测(Faｃe Dｅｔection）........... 错误!未定义书签。

人脸识别matlab程序

人脸识别 % FaceRec.m % PCA 人脸识别修订版，识别率88％ % calc xmean,sigma and its eigen decomposition allsamples=[];%所有训练图像 for i=1:40 for j=1:5 a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.jpg')); % imshow(a); b=a(1:112*92); % b 是行矢量1×N，其中N＝10304，提取顺序是先列后行，即从上 到下，从左到右 b=double(b); allsamples=[allsamples; b]; % allsamples 是一个M * N 矩阵，allsamples 中每一行数 据代表一张图片，其中M＝200 end end samplemean=mean(allsamples); % 平均图片，1 × N for i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; % xmean 是一个M ×N 矩阵，xmean 每一行保存的数据是“每个图片数据-平均图片” end; % 获取特征值及特征向量 sigma=xmean*xmean'; % M * M 阶矩阵 [v d]=eig(sigma); d1=diag(d); % 按特征值大小以降序排列 dsort = flipud(d1); vsort = fliplr(v); %以下选择90%的能量 dsum = sum(dsort); dsum_extract = 0; p = 0; while( dsum_extract/dsum < 0.9) p = p + 1; dsum_extract = sum(dsort(1:p)); end

(完整版)基于matlab的人脸识别系统设计毕业设计

毕业设计 [论文] 题目：基于MATLAB的人脸识别系统设计 学院：电气与信息工程学院 专业：自动化 姓名：张迎

指导老师：曹延生 完成时间：2013.05.28

摘要 人脸识别是模式识别和图像处理等学科的一个研究热点，它广泛应用在身份验证、刑侦破案、视频监视、机器人智能化和医学等领域，具有广阔的应用价值和商用价值。人脸特征作为一种生物特征，与其他生物特征相比，具有有好、直接、方便等特点，因此使用人脸特征进行身份识别更易于被用户所接受。 人脸识别技术在过去的几十年得到了很大的发展，但由于人脸的非刚性、表情多变等因素，使得人脸识别技术在实际应用中面临着巨大的困难。本文针对近年来国内外相关学术论文及研究报告进行学习和分析的基础上，利用图像处理的matlab实现人脸识别方法，这种实现简单且识别准确率高，但其缺点是计算量大，当要识别较多人员时，该方法难以胜任。 利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。 关键词：图像处理, Matlab, 人脸识别, 模式识别

ABSTRACT Human face recognition focuses on pattern recognition ,image processi ng andother subjects.It is widely used in authentication,investigation,video surveillance,intelligent robots,medicine and other areas.Facerecognition ha s wide application and business value.Facial feature asabiological character istic,compared with others is direct,friendly andconvenient.Facial featuree mployed in authentication are user-friendly. The technology of face recognition in the past few years obtained the v ery big development, but due to the face of nonrigid, expression and chang eablefactors, the face recognition technology in practical application are fa cing great difficulties. This paper aimed at home and abroad in recent year s the relevant papers and researchreports on study and on the basis of the a nalysis, some units within the data sensitivity places need to enter personne l to carry out limitation design and develop a set of identity verification ide ntification system, the system uses PCA face recognition method, therealiza tion is simple and the accuracy rate of recognition is high,but itsdrawback i s that a large amount of calculation, when to identify more staff,this metho d is difficult to do. The realization of a set of various pretreatment methods in one of the generic face image preprocessing simulation system based on MATLAB, the system is used as the image preprocessing module can be embedded in a face recognition system, and using the histogram matching gray image to realize the recognition of human face images to determine.