摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
基于MATLAB平台的人脸识别方法研究，利用MATLAB强大的图像处理和机器学习工具箱，为探索高效、鲁棒的人脸识别算法提供了便利。
本文献综述首先介绍人脸识别的相关概念，包括人脸图像预处理、特征提取和特征匹配等关键步骤；其次，回顾基于MATLAB的人脸识别研究概况，包括传统方法如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)，以及深度学习方法如卷积神经网络(CNN)；接着，分析和比较不同方法的优缺点和适用场景；最后，展望基于MATLAB的人脸识别方法的未来发展趋势。
关键词：人脸识别；MATLAB；主成分分析；线性判别分析；卷积神经网络
人脸识别是指利用计算机技术从图像或视频中自动识别个体身份的技术。
作为一种非接触式的生物特征识别技术，人脸识别具有便捷性、非侵犯性等优点，被广泛应用于身份验证、安全监控、人机交互等领域。
一个典型的人脸识别系统主要包括以下步骤：
(1)人脸图像采集:获取包含人脸的图像或视频帧，作为后续处理的原始数据。
(2)人脸图像预处理:对原始图像进行去噪、光照归一化、几何校正等操作，提高图像质量和后续特征提取的准确性。
(3)人脸特征提取:从预处理后的图像中提取能够表征人脸身份信息的特征向量，例如PCA、LDA、CNN等方法提取的特征。
(4)人脸特征匹配:将提取的特征向量与数据库中已知身份的人脸特征进行比对，计算相似度得分，判断个体身份。
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