基于PCA与模糊支持向量机的人脸识别MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了高效的人脸图像分类识别系统。通过对ORA数据集进行预处理和PCA降维，结合模糊支持向量机算法，在保留关键特征的同时提升分类准确率。适用于模式识别和图像处理研究。

详 情 说 明

基于PCA降维与模糊支持向量机的人脸图像特征分类识别系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的人脸图像分类识别系统。系统首先对输入的ORA标准人脸图像数据集进行预处理和特征提取，然后利用主成分分析（PCA）技术对高维特征向量进行降维，在保留关键特征信息的同时显著降低计算复杂度。随后，采用模糊支持向量机（FSVM）算法对降维后的特征进行训练和分类。FSVM通过引入模糊隶属度机制，有效处理训练样本中的噪声和异常值问题，提升了模型的鲁棒性。系统最终输出人脸识别结果，并提供全面的模型性能评估。

功能特性

• 图像预处理与特征提取：自动完成图像尺寸标准化，并提取有效的特征向量。
• PCA特征降维：应用主成分分析技术，提取主要特征成分，减少数据维度，并提供方差贡献率分析。
• FSVM分类模型：采用模糊支持向量机进行模型训练与分类，增强对噪声数据的容忍度。
• 全面的性能评估：输出识别准确率、精确率、召回率等多项评估指标，并提供混淆矩阵及分类效果可视化图表。

使用方法

1. 准备数据：将ORA标准人脸图像数据集放置于指定目录。数据集应包含多个人物不同角度的灰度或彩色图像。
2. 配置参数：在运行前，需设置以下关键参数：

- 图像尺寸标准化参数（如统一调整为128×128像素）。 - 训练集与测试集的划分比例。 - FSVM核函数类型（如径向基核函数）及相关超参数（如惩罚系数）。

1. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成预处理、降维、训练、分类和评估的全流程。
2. 获取结果：程序运行完毕后，将在指定输出路径生成以下结果：

- 降维后的特征向量矩阵及方差贡献率分析报告。 - 训练完成的FSVM分类模型。 - 测试集的分类识别结果（预测标签与真实标签对比）。 - 模型识别准确率等评估指标。 - 混淆矩阵及分类效果可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB
• 依赖工具箱：需要MATLAB的统计和机器学习工具箱、图像处理工具箱的支持。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心工作流程，其功能包括：调度并执行人脸图像的读取与标准化预处理；调用PCA算法模块完成特征降维计算；配置模糊支持向量机的参数并进行模型训练；利用训练好的模型对测试集进行人脸分类预测；最终计算并展示模型的多项性能评估指标与可视化结果。