基于pca+svm的人脸识别系统（matlab）

资 源 简 介

基于pca+svm的人脸识别系统（matlab）

详 情 说 明

基于PCA和SVM的人脸识别系统是一种经典的机器学习方法组合，在MATLAB环境下实现具有高效便捷的特点。系统首先通过主成分分析（PCA）对原始人脸图像进行降维处理，提取最具判别性的特征向量，这一步骤能有效减少数据维度同时保留关键信息。然后采用支持向量机（SVM）分类器对降维后的特征进行分类训练，SVM通过寻找最优超平面来实现人脸类别的区分，尤其适合小样本高维模式识别问题。整个系统流程包括数据预处理、特征提取和模型训练三个核心环节，其中PCA负责将高维图像数据投影到低维特征空间，SVM则在这个空间中构建决策边界。该系统在ORL等标准人脸库上表现良好，MATLAB的矩阵运算优势使得PCA计算和SVM优化过程能够高效完成。