摘要：人脸识别技术是模式识别和图像处理等学科的一个研究热点。历经几十年，人脸识别技术在很多领域取得了成果，如今在安防、商业、金融、娱乐等领域有着广泛应用。 

本文针对进入银行自助服务的人脸识别系统，采用了基于主成分分析法和误差反向传播算法进行人脸识别的方法，借助于MATLAB的图形用户界面对银行自助服务系统的入口的人脸识别系统进行了设计。采用主成分分析法，可以有效提取出特征空间主成分，将其作为BP 神经网络的输入，能够正确有效地识别出人脸图像，同时简化了网络结构，减少了计算量。人脸识别系统主要包括3个模块：控制端、窗口端、远程服务端，控制端主要为了提取人脸的特征及填写个人信息，并将其个人信息存储到数据库中；窗口端是实现人脸识别的重要过程；远程服务端是客户通过互联网来上传自己的人脸图像和基本信息。实验仿真结果显示系统的识别准确度可达90%以上，表明所设计的人脸识别系统是有效的。

关键词：人脸识别  PCA算法  神经网络  图形用户界面

目录

摘要

Abstract

1.绪论-1

1.1课题研究背景及意义-1

1.2人脸图像识别的研究现状-1

1.3人脸识别的技术难点-3

1.4论文组织结构-4

2.人脸识别算法-5

2.1图像预处理-5

2.1.1灰度化处理-5

2.1.2中值滤波-6

2.1.3边缘锐化-7

2.1.4归一化处理-8

2.2 BP算法-8

2.3基于BP神经网络的人脸识别方法-11

3．基于PCA的BP神经网络的人脸识别的方法-14

3.1 主成分分析-14

3.2 基于PCA与BP算法的人脸识别实现-15

3.3仿真与分析-16

4. 基于MATLAB GUI的人脸识别系统设计与实现-18

4.1 开发环境-18

4.2银行自助服务的人脸识别系统设计-19

4.3系统设计-22

4.3.1登录权限设计-22

4.3.2控制端界面设计-22

4.3.3系统窗口端设计-26

4.3.4系统远程服务端设计-27

5.结束语-29

参考文献-30

致谢-32