1、基于机器学习的人脸检测系统专 业：软件工程班 级：软件13-6班姓 名：李 哲 指导教师：李 鹏目录 项目简介 我的工作 成果与总结 致谢项目简介1 项目简介近年来，基于机器学习的人脸检测系统逐渐成为了研究热点，受到了广泛的关注。本文采用了java语言编写、OpenCV框架搭建了人脸检测实验系统,实现了人脸检测技术，为SVM分类器和PCA、LPP算法提供了技术支持。本文通过使用支持向量机和模板匹配模型相结合的方法实现人脸检测，采用了PCA和LPP降维提取人脸图像的代数特征的算法，实现了对人脸图像数据的训练及分类。我的工作1. 本文采用了PCA和LPP降维提取人脸图像的代数特征的算法，实现了对人
2、脸图像数据的训练及分类。LPP是Xiaofei He.等人在2002年提出来的算法，它可以保持高维数据流形的 ， 是 的学习方法 PCA的基本 流程 是， 据 的 目 成 可的 ，数据 到 currency1维的 ，本文通过成“用 算法， 对 算法的检测成“fifl对 。2我的工作. 用支持向量机的方法对人脸图fifl分类。支持向量机的基本 据是通过”数来 数 出来， 通过 到 currency1高维的 ，在currency1 取 的分类 。方法 了 高维 的算 和 的方法，用到了 的”数, 用SVM分类器在 可分的 ， 和方法的过程， 出来 相匹配的高维 的 支持等 系的 。2我的工作3.
3、本系统在成“实现了人脸检测 ，通过模板匹配模型的方法实现了 简 的人脸 ，匹配模型的基本 据是机器的模 。通过模板使和模板合的匹配，匹配过程 模的匹配在 到 的 分。方法用简 、算量 导 的 算以及 高。2成果与总结3本文在人脸特征 、检测、 、 使用了 库OpenCV， 体上实现了人脸的检测和 ， 够成“实现的基础是在人脸动速度 超过7cm/s动角度 超过45度的 ， 够完整的 出本库里存的包含有ORL库、Yale库和自建人脸库的人脸图像。成果与总结3据测试和以上前几章图表分析表明，基于PCA降维的人脸 算法在ORL库上的 约可 86%（172/200），在Yale库上的约可 91%（182
4、/200） 基于LPP降维的人脸 算法在ORL库上的 约可 82%（164/200），在Yale库上的 约可 88%（176/200）。所以，PCA算法在本系统的 成“ 是高的，PCA 够更好的用在本系统。致谢基于机器学习的人脸检测系统，是我收获 的 系统设，每 currency1模块 尝试研究设，编写代码，的毕业设在李鹏老师及 他老师的指导和帮助 ，我成“的设出了人脸检测系统，也认真 了国的学 研究的算法，对LPP算法和PCA算法有了 的了 ，真心的为自己即毕业还学到了么有价值的知 感到高兴，在里我真诚的向我的老师们和同学们说 声谢谢！4致谢 感谢我的指导老师李鹏老师对我的耐心指导! 感谢倾听我答辩和给我指点意见的所有的老师!4
