摘要
人脸识别作为一种高效、便捷的生物特征识别技术，近年来在身份验证、安全监控、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，为开展人脸识别研究提供了丰富的工具箱和函数库。
本文回顾了人脸识别技术的发展历程，重点概述了基于MATLAB实现人脸识别的主要方法，包括人脸图像预处理、特征提取和分类识别等关键步骤。
此外，本文还分析了不同人脸识别方法的优缺点，并探讨了未来人脸识别技术的发展趋势。
关键词：人脸识别；MATLAB；特征提取；分类识别；模式识别
#1.1人脸识别的概念
人脸识别是指利用计算机分析人脸图像，提取有效的识别信息，并与数据库中已知人脸进行比对，从而判断个人身份的技术。
作为一种非接触式的生物特征识别技术，人脸识别具有用户友好性高、不易伪造、识别速度快等优点，近年来在安防、金融、交通等领域得到越来越广泛的应用。
#1.2人脸识别的研究意义
人脸识别技术的研究具有重要的理论意义和现实意义。
理论意义:人脸识别涉及模式识别、图像处理、机器学习等多个学科领域，对推动相关学科的发展具有积极作用。
现实意义:随着社会信息化的发展，身份认证需求日益增长，人脸识别技术可以有效提高身份认证的安全性、可靠性和便捷性，在维护社会安全、打击犯罪等方面发挥重要作用。
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