介绍人脸识别技术在安全、身份验证等领域的广泛应用背景，强调PCA和KNN算法在提升人脸识别效率和准确性方面的潜力。
综述国内外关于PCA-KNN人脸识别的研究现状，指出当前方法存在的不足，并明确本研究的目标和创新点。
详细介绍主成分分析（PCA）的基本原理，包括降维思想、特征提取过程及其在人脸识别中的应用。
阐述K近邻（KNN）算法的基本原理，包括距离度量、分类规则及其在人脸识别中的作用。
分析PCA与KNN结合的理论基础，探讨降维后数据对KNN分类性能的影响。
描述PCA-KNN人脸识别系统的总体架构，包括数据预处理、特征提取、分类识别等模块的设计思路。
详细介绍数据预处理的步骤，包括人脸图像归一化、灰度化、去噪等操作。
阐述PCA特征提取与KNN分类的具体实现方法，包括特征向量的计算与分类规则的制定。
介绍系统开发所使用的MATLAB版本、硬件配置及相关工具包。
详细描述PCA与KNN算法的MATLAB实现过程，包括关键代码段及其功能解释。
介绍系统测试的方法与步骤，分析测试结果并提出优化策略。
描述实验所用的人脸数据集，包括数据来源、样本数量及特征分布。
展示PCA-KNN人脸识别系统的实验结果，包括准确率、召回率等性能指标。
分析实验结果，探讨PCA-KNN方法的优势与不足，提出改进方向。
总结本研究的主要工作与贡献，概括PCA-KNN人脸识别系统的性能与特点。