本文讨论了满足不断增长的用户对图像恢复需求的需求，使用户体验方便快捷。
析，区分和匹配不同的面孔在此基础上，创建一个面部识别搜索引擎，允许用户在本地上传照片并搜索类似的图像。键词：面部识别; PCA算法;特征提取;搜索引擎;识别代码图像的研究论文：甲分类号：TP391档案：1009年至2374年（2015）22-0021-02 DOI：10.13535 / j.cnki .11-4406 / n.2015.22.011发动机搜索的主要功能是匹配关键字并搜索网络中网络上的节点。
于面部识别的图像搜索引擎还使用匹配特征来搜索相似的面部。对搜索引擎。文主要从主成分分析的角度分析人脸识别算法，改进缺陷并将其应用于人脸图像搜索引擎的实现。主成分分析方法中，使用维数减少思想提取主要特征，并且通过线性变换和奇异值分解获得特征向量以获得特征面。
索引擎实现的主要用途是遍历网络上的节点以搜索相应的信息和显示技术。
脸识别算法分析人脸识别算法侧重于特征提取和图像分析。像的分辨率决定了图像分割的准确性。了提取有用的特征，如眼睛，嘴巴和鼻子，整个图像可以是。像分为水平和垂直轴。用多个图像，功能被提取形成特征向量，表示标准面的组成。次，ENT人脸数据库被用作检查和分析PCA算法的样本。于PCA人脸识别算法的PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）分析是两种类型的降维方法。
微的震颤也非常强大（本文的测试经验基于ENT人脸数据库）。Turk和Pentlad提出的PCA方法基于Karhunen-Loeve变换（KL变换），主要用于减少建模方法中常用数据的维数。于在行和列方向上划分像素。阵被形成或视为矢量以形成原始图像空间。此，PCA算法也适用于人脸识别领域。处理诸如脸部的图像识别问题时，PCA算法遵循以下过程：将图像矩阵转换为图像。原始图像向量的线性分析归一化矢量，以获得归一化矩阵是基于方差来确定具有最大影响的载体，即，第一主成分是类似于前面的过程和派生出第二个主要组成部分。整的人脸识别过程包括以下步骤：从人脸数据库中读取，形成特征人脸间隙（即特征向量），减少人脸的维数图像获得特征值和通过KL变换获得的子空间上的两组图像的投影图像的这些投影之间的一些度量用于确定图像之间的相似性，距离函数是选择承认。取主要特征向量用于图像重建，并且获得相似度与提取的原始图像向量之间的关系作为图像重建结果的函数。同条件对特征提取的影响根据图像重建，可以得出结论：特征向量的使用和原始图像的清晰度（包括角度，光线和倾斜度） ）对重建的结果有很大的影响。是人脸识别中的一个关键问题，它通过图像预处理解决了一些问题，这比未经处理的原始图像重建要好得多，而且调整更多高。
于PCA算法，训练集必须大于测试集。
就是说，要搜索的面部图像必须在数据库中具有至少一个图像以实现良好的重建效果，否则无法实现。PCA算法适用于学习样本中的图像重建。图2所示，呈现了通过使用特征向量的面部重建获得的一组面部图像。一组和第二组代表学习样本中的重建结果，第三组代表学习样本外的重建结果。
们可以看到学习样本中的效果基本上是当特征向量大于或等于100时，重建得很好。始图像从根本上恢复，并且训练样本外的重建效果仅产生近似的位置和形状。部特征等关键要素，重建效果不是特别有效。于影响因子改进PCA算法通过增加锻炼来增加不同面部图像的数量，增加面部特征等关键元素的丰富度，使面部平均获得了更广泛，更具代表性和差异化的外部不同图像。
过预处理图像（例如，灰度处理）以生成具有较少颜色和纹理差异的图像，然后使用PCA算法来减小特征向量的大小以重建图像。
应性更好的人脸图像，特征向量比预处理图像具有更好的重建效果。建Ubuntu搜索引擎准备为了提高安全性，由于Ubuntu系统可以选择用户权限以使面部库更可靠，因此本文选择完成面部搜索引擎的实现。Ubuntu下。Ubuntu系统，下载并通过命令行安装CMake和OpenCV，然后使用CMake的编译的OpenCV，配置imagick-3.2扩展和PHP ImageMagick的准备图像处理和配置face_detect使用这样的PHP使用OpenCV扩展功能。于PHP用作开发环境，因此下载并安装LAMP（Linux，Apache，Mysql和PHP）并配置搜索引擎环境。端设计搜索引擎主要以网页的形式与用户交互。
是与用户的接口的主界面。主要具有以下功能：实现恢复功能和脸部图像（按钮，输入元素）的对应和图像的本地下载。（预览）在Web客户端（输入元素）上，以便本地图像与系统中的类似图像匹配并显示给用户。建前端的设计框架，使用HTML，CSS和JS语言实现界面设计，HTML和CSS补充界面风格设计，JS用于动态页面效果（如预览图像的动态显示等），主要以列的形式出现，整体风格简洁逼真。于代码的基于代码的背景主要使用php语言实现特定的功能，包括：恢复和匹配面部图像，将本地客户端图像上传到Web客户端，以及启用单击搜索按钮预览本地图像。络中的类似图像被配对，并且相应的图像被显示给用户。用蜘蛛技术通过网络浏览html文档，可以使用一个非常大的算法：访问网络节点一次以访问相邻的网络节点，直到遍历网络中的所有节点。于图像匹配是类似于传统的文本匹配的搜索引擎，该PCA算法被用于将图像概括成特征向量和到HTML文档的图像格式的元素匹配以www格式，并通过索引制作面部图像。索和匹配以查看用户。
束语本文主要介绍如何使用php语言在搜索引擎中执行人脸图像识别匹配功能。于可以在Ubuntu系统中保证面部信息的安全性，因此本文档的搜索引擎是在Ubuntu系统下实现的。索引擎使用稳定可靠的PCA算法进行人脸识别，该算法本身使用网络爬虫进行索引匹配。然基于基础知识，但它为用户提供了一些检索面部图像的便利，并执行搜索，通信等。些常见功能，但系统可以进一步改进。于目前信息激增，各个领域对私人信息拥有的需求强烈，因此这一研究和实践需要进一步改进：（1）图像恢复不仅限于人脸图像，它还扩展到包括（2）使用基于PCA的优化算法（如Eigenface）的PCA算法优化（基于本文研究的PCA算法可以得到更好的结果; （3）不仅限于搜索引擎可以扩展到移动应用程序，从而增强人脸识别。考文献[1]于雪英，曹拓谦，陈本生。部识别与面部实现[J]。北工业科技，2009.9（5）。[2]基于张晓彤的面部识别技术.PCA研究[J]。
宁科技学院学报，2014。12）作者简介：李亚楠（1992-），女，
宁波seo山西太原，邮电大学计算机软件学院学生南京电信研究方向：软件工程。
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