基于PCA人脸识别的点名神器
摘要
针对问题一，建立一个基于PCA算法的人脸识别模型，对人脸的眼睛、鼻
子和嘴巴这三个特征进行识别。虽然人面部相对复杂，但是人脸的眼睛、鼻子
和嘴巴是区别人脸的最合适的特征，因此我们根据眼睛、鼻子和嘴巴建立人脸
识别模型，可以帮助老师快速准确识别在场的同学，达到快速点名的效果，节
省时间提高效率。
针对问题二，首先提取老师所拍的全景照，然后利用计算机对图像进行去
除噪声、增强、复原、分割、提取特征经过图像采集、预处理、特征提取及运
用PCA算法模型进行特征匹配，通过对问题一提出的3个最适合的特征点，与
已有班级头像库进行快速准确的人脸识别，达到快速点名的效果。
针对问题三，首先，开一个院系的通识课时，会有数量庞大的学生来上
课，必定会在一个较大的教室，这时问题一拍全景照的方法已经不适合，极容
易出现拍不全所有学生或者某学生的脸被遮挡等问题，从而使人脸识别出错率
提高以及效率降低，达不到快速点名的效果，所以，需要建立一个基于matlab
动态视频捕捉的PCA算法模型，通过matlab软件和进门的监控系统进行数据信
号连接，快速地从动态视频中截屏且提取人脸的基本特征，然后利用计算机对
图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征经过图像采集、预处理、特
征提取及运用PCA算法模型进行特征匹配，在门口就完成快速点名，比问题二
的模型更高效，更准确。
关键词：人脸识别，图片处理，PCA算法，点名
一、问题重述
2017年江苏卫视《最强大脑》第4季，前三期连续安排人脑和智能大战，
分别在辨脸、辨音、辨身影项目进行的比试，结果人脑在辨脸和辨身影上输了。
人工智能的日益完善的今天，我们很多工作交付人工智能完成，比如上班打卡变
成按指纹、刷脸等，但是人多的时候很容易造成排队，所以我们希望能够有动态
识别辅助静态识别的人工智能，特别是帮老师上课点名。
1、一个标准班30人上课，老师用手机拍下上课全景照，手机像素是1200
万，在已有班级头像库的基础上，请你建立模型，说明需要多少个特征点最合适
来识别同学，要求尽可能快速准确识别同学。
2、同问题一的背景，请建立识别算法，要求尽可能快速准确识别同学。
3、一个院系的通识课，要求同学自己去打卡上课，防止代为打卡上课，在
进门处安装监控，希望利用动态视频来捕捉人脸识别，请建立模型捕捉人脸并识
别，同时给出动态模拟。
f二、模型的假设
1、
2、
3、
4、
5、
6、
假设所要在场上课的同学都在全景照片里面。
假r