该课题为基于MATLAB平台，采用主成分分析法即PCA算法的人脸识别系统。带有一个GUI界面，可以换自己人脸，也可以直接用ORL人脸库。流程是：选择样本库和测试库，选择测试人脸，PCA进行人脸降维，得到人脸特征值，对比人脸特征值，利用欧式距离对比大小，根据最近邻法则得出结果，输出具体是哪个人。可以二次拓展，改造成：输出个人信息，如姓名，学号等，也可以从一副完整的生活照中先定位人脸，训练，再识别，以及做成人脸考勤，门禁等应用。

MATLAB安全帽颜色识别和个数统计,该课题为常见的安全帽的识别，主要分为红色，蓝色，黄色三类安全帽。而安全帽的主要是红色，蓝色，黄色，而我们知道，任何颜色都是有红绿蓝三原色组成的，即RGB。通过R G B不同比例的组合，可以定位出红色，蓝色，黄色。但是现实中的图片，往往伴随着周边建筑物，植物等也有类似颜色，这时候通过以上颜色的方式仅仅还是初步的定位，这时候还需要结合形态学的知识，将面积大于或者小于一定阈值的干扰去除掉，留下精确的交通标志的轮廓，再原图基础上给显示出来，接下来分割出交通标志图片，进行神经网络的训练，从而识别出具体属于什么信号标志。整个设计配一个GUI可视化界面。

一、课题名称 基于MATLAB的安全帽检测系统 二、课题介绍 众所周知，在一些施工工地，必须明确佩戴安全帽。可以对生命安全起到保障作用。该课题为常见的安全帽的识别，主要分为红色，蓝色，黄色三类安全帽。而安全帽的主要是红色，蓝色，黄色，而我们知道，任何颜色都是有红绿蓝三原色组成的，即RGB。通过R G B不同比例的组合，可以定位出红色，蓝色，黄色。但是现实中的图片，往往伴随着周边建筑物，植物等也有类似颜色，这时候通过以上颜色的方式仅仅还是初步的定位，这时候还需要结合形态学的知识，将面积大于或者小于一定阈值的干扰去除掉，留下精确的交通标志的轮廓，再原图基础上给显示出来，接下来分割出交通标志图片，进行神经网络的训练，从而识别出具体属于什么信号标志。整个设计配一个GUI可视化界面。 三、GUI设计草图