该课题为基于MATLAB的PCA的人脸识别系统。传统的人脸识别都是直接人头的比对，现实意义不大，这块都做烂了。该课题识别原理为：从一副生活照中寻找到人脸，并且分割人脸图象，利用PCA算法进行降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及相关个人信息。并且统计出勤情况。该课题还可以继续二次开发，做成库内外人脸的识别，如果是库外人脸则实现报警等。【课堂考勤，人脸打卡】

【图像置乱】数字图像置乱技术-含Matlab Gui源程序【0101期】-可直接用于相关课程的课程设计、大作业等场合 所谓“置乱”，就是将图像的信息次序打乱，a像素移动到b像素位置上，b像素移动到c像素位置上，……，使其变换成杂乱无章难以辨认的图片。数字图像置乱技术属于加密技术，是指发送发借助数学或者其他领域的技术，对一幅有意义的数字图像做变换，使之变成一幅杂乱无章的图像用于传输。在图像传输过程中，它通过对图像像素矩阵的重排，破坏了图像矩阵的相关性，使非法截获者无法从杂乱无章的图像中获得原图像信息，以此实现信息的加密。接收方经去乱解密可恢复原图像。 Arnold变换：又称猫脸变换。反复进行变换即可得到置乱的图像。 无需知道变换的周期，直接根据置乱次数即可恢复出原图像。 如有疑问，可私信博主。

一、主要研究内容1.基本内容 本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。包括lun文初稿撰写。2.具体要求 本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标实现了准确的眼睛定位通过perclos技术技术眨眼率，根据先验值得到是否疲劳。二、算法原理 视频输入——预处理去除非人脸区域——人脸定位——人眼定位（灰度积分投影）——眼睛张合度——perclos技术统计——输出结果三、GUI界面设计[需要有一定编程功底]

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matlab人脸识别，以教室考勤为案例，读取实际人脸图片/或摄像头拍照，人脸定位，分割出人脸区域，训练，识别，输出是张三李四王五，以及记录每个人的出勤时间，次数等信息，可导入txt表格，统计各自的出勤率，可以自动打分，比如出勤2次当天满分，未出勤满2次为旷课等信息。带一个GUI可视化界面，方面操作，符合工体学。需要使用者有一定编程基础，可适当自我调适，增加回调函数，或者二次开发，切不可一步登天。祝学习愉快。

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GUI用户界面设计

首先将含有条形码信息的图片读入到MATLAB中去，这个图片将以矩阵的形式存储在MATLAB中。这样，我们就能通过对矩阵的运算来实现对图片的处理。由于条形码一般都是黑白的，这样我们的第一步就是要把图片行二值化处理，用于去除那些不需要的细节。然后就要确定条形码所在的位置。这一步至关重要，如果定位不准确，我们就不能获取条形码所有的信息，以至于不能准确的识别。找到条形码准确位置后。就要对条形码信息提取，然后在按照比例将提取到的条形码信息转换成标准模块组成的条形码。最后通过相应的译码得到条形码中的数字，判别是否正确后输出，这样就完成了条形码识别的整个过程。带GUI界面

MATLAB疲劳检测perclos定理,该课题基本内容 :本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。包括lun文初稿撰写。本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,通过perclos技术技术眨眼率，根据先验值得到是否疲劳。算法原理 :视频输入——预处理去除非人脸区域——人脸定位——人眼定位（灰度积分投影）——眼睛张合度——perclos技术统计——输出结果

visual c++基于DirectX开发制作的GUI用户界面.zip