本资源提供了一个基于MATLAB的人脸识别系统案例研究。该系统通过外部设备采集实时视频流并利用图形用户界面进行展示与操作，适用于学习和开发人脸识别技术。
MATLAB人脸识别疫情防护门禁系统课题介绍：该系统为基于MATLAB的疫情防护门禁系统。建立一个GUI可视化界面，将疑似病例录入进人脸库，并对其进行训练。测试过程中采集一张全身照的人脸图片进行定位、分割后与库内人脸对比，如匹配成功则判定为疑似病例并触发报警（包括文字和语音）。若未在数据库中找到对应人员，则说明非疑似人员且可放行。
摘要：作为数字图像处理及计算机视觉领域的重要组成部分，通过摄像机采集的图像进行人脸识别具有重要的研究意义与应用价值。突如其来的新型肺炎疫情严重影响了人们的生活秩序。不同于普通流感，这种病毒可通过人体唾沫传播，并具备很强的感染能力。面对当前严峻形势，国家层面的人口流动管控显得尤为迫切，以防止疑似人员自由移动并保护公众安全。
然而，在此期间仍存在一些人不遵守政府和党的号召，对疫情持轻视态度而随意行动，给病毒提供了可乘之机，并可能危及他人生命。若有一套基于图像识别技术的门禁系统能够判别出该个体是否为疑似病例并发出警示，则显得尤为重要。
随着计算机视觉技术的进步，以图像为基础的身份验证迅速引起了人们的关注。本课题首先介绍人脸识别的相关背景、意义及其现状；接着概述几种主要的人脸识别方法（如子空间算法、支持向量机和神经网络分类等）以及常用数据库，并运用数理统计知识详细解释PCA原理并进行仿真。
关键词：人脸识别，PCA算法，特征提取，欧氏距离
第一章 绪论
1.1 人脸识别的背景及意义
近年来,随着生物识别技术的发展，其中的人脸识别作为重要分支受到了广泛研究。通过人体固有的生理或行为特性来鉴定身份的方法在安全保障等领域应用广泛，并具有不易伪造、便捷高效等优点。
第二章 人脸识别技术综述
2.1 人脸识别的技术流程
人脸图像的采集是第一步，不同表情和姿态下的面部特征均可被捕捉；其次进行的是预处理阶段即人脸检测环节，在这里通过选取有用的特征来实现定位。接下来则是关键性的一步——提取面部的关键信息如眼睛、鼻子等，并将其转化为便于计算的形式以供后续分类器使用。
最后的步骤是将这些数据与数据库中的模板相匹配，当相似度超过某一阈值时，则系统会输出识别结果并根据设定规则作出相应处理（例如报警或允许通行）。
第三章 PCA的人脸特征提取
3.1 PCA算法及其基本原理
第四章 基于PCA和欧氏距离的分类器人脸识别
4.1 MATLAB人机交互界面GUI介绍及系统框架设计
4.2 程序仿真与调试结果分析，包括人脸库采集、特征提取以及模板匹配等环节的具体实施情况。
5星
