MATLAB实现基于遗传算法优化的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个高效的人脸识别系统，通过遗传算法优化特征提取过程。系统支持图像预处理（灰度化、尺寸标准化、光照补偿），提升识别准确率与鲁棒性，适用于人脸识别研究与应用。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的人脸识别系统

项目介绍

本项目开发了一个基于遗传算法优化的人脸识别MATLAB系统。该系统通过遗传算法自动优化人脸特征选择和识别参数，实现了高效的人脸特征提取与识别功能。系统集成了图像预处理、特征优化、识别匹配和性能评估等完整流程，显著提升了人脸识别的准确性和效率。

功能特性

• 人脸图像预处理：支持灰度化、尺寸标准化、光照补偿等预处理操作
• 特征提取优化：采用遗传算法自动优化特征选择过程，提高特征提取效率
• 人脸识别匹配：基于优化后的特征向量进行高精度人脸比对和识别
• 参数自适应调整：遗传算法自动调整识别阈值和特征权重参数
• 性能评估模块：提供识别准确率、召回率等多项性能指标评估

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集（多人人脸图像集）和测试图像放置在指定目录
2. 配置参数：设置遗传算法参数（种群大小、迭代次数等）和特征提取参数
3. 运行系统：执行主程序启动人脸识别优化流程
4. 查看结果：获取识别结果、优化报告、特征可视化及性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像数据加载与预处理、遗传算法优化器的初始化与执行、人脸特征的提取与选择优化、识别模型的训练与测试，以及最终的结果分析与可视化输出。该文件作为整个系统的控制中枢，协调各功能模块的顺序执行，并负责参数传递与结果汇总。