该案例涉及MATLAB人脸识别，包含外部识别、摄像头集成以及GUI界面开发。

简介：
MATLAB人脸识别疫情防护门禁系统课题介绍：该课题致力于开发一种基于MATLAB的疫情防护门禁系统。该系统设计了一个图形用户界面（GUI），用于将疑似病例录入到人脸库中进行训练。在测试阶段，系统通过采集全身照的人脸图像，进行人脸定位、分割，并与库中已有的人脸进行对比。如果匹配到库内人脸，则判定为疑似病例，并触发报警机制，包括文字和语音两种形式的警报提示。若未能匹配到库内人脸，则表明该人员非疑似人员，允许通行。本研究作为数字图像处理和计算机视觉领域的重要组成部分，利用摄像机对图像进行采集，从图像中检测并识别出人脸，具有重要的研究意义和广泛的应用价值。考虑到当前的新型肺炎疫情对社会生活造成了严重影响，人们的生活秩序受到了很大打乱。与普通流感相比，此次疫情可以通过人体唾沫传播的途径迅速传播且感染能力极强。因此，国家层面加强人员进出管控显得尤为重要和紧迫，旨在源头把关、防止疑似人员流动、有效保护自身和他人的安全，从而阻断病毒的传播途径。然而，仍有一些人不响应国家和党的号召，面对突如其来的病毒挑战依然固执己见、自由行走，给病毒提供了传播的机会以及对个人和公众生命安全的重大威胁。因此，建立一套完善的疫情防护门禁系统至关重要且刻不容缓。随着计算机视觉技术的不断发展和进步, 基于图像的门禁识别技术迅速受到了广泛关注。首先, 本研究将详细介绍人脸识别的相关背景、重要性及当前发展现状；同时, 对目前主要的几种人脸识别技术方法进行阐述, 包括子空间算法、支持向量机、神经网络分类以及稀疏编码分类等；此外, 还会对人脸识别实验中常用的数据库进行介绍。我们运用数理统计的知识来深入解释PCA原理并进行仿真模拟；随后根据仿真结果选取一个合适的测度进行总结分析并匹配验证其有效性. 关键词：人脸识别, PCA算法, 特征提取, 欧氏距离. 目录 第一章 绪论 3 1.1 人脸识别的背景和意义 3 第二章 人脸识别技术综述 4 2.1 人脸识别技术的流程 4 第三章 PCA的人脸特征提取 5 3.1 PCA算法 5 3.1.1 PCA算法的基本原理 5 3.2 基于PCA的特征提取 6 第四章 基于PCA和欧式距离的分类器的人脸识别 8 4.1 MATLAB人机交互界面GUI介绍 8 4.2 系统框架以及GUI设计 8 4.3 程序仿真及调试结果 10 4.3.1 人脸库采集 10 4.3.2 特征提取仿真分析 11 4.3.3 模板匹配及识别的仿真分析 11 文献参考 12 第一章 绪论 第一节 人脸识别的背景与意义 本设计旨在构建一种基于人面识别技术的门禁系统, 该系统通过将疑似病人纳入预设的人员数据库中实现安全管理功能。当小区内的居民需要外出时, 系统会采集其面部信息, 进行面部定位与比对操作, 若匹配到数据库中的正常人员信息则允许通行;否则会发出警示信息提醒居民注意安全防护 。