基于SVD的人脸识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于奇异值分解（SVD）的人脸特征提取与识别系统。通过图像预处理和SVD分解提取关键特征，建立人脸数据库并支持高效比对识别，适用于人脸验证场景。

详 情 说 明

基于SVD的人脸特征提取与识别系统

项目介绍

本项目利用奇异值分解（SVD）技术，构建了一个完整的人脸特征提取与识别系统。系统通过对人脸图像进行预处理和SVD分解，提取关键特征向量，建立人脸特征数据库，并实现高效的人脸识别比对。该系统还提供了丰富的可视化功能，用于展示特征重建效果和识别性能分析。

功能特性

• 图像预处理：支持人脸图像的灰度化、尺寸归一化等预处理操作
• SVD特征提取：采用奇异值分解算法提取人脸图像的主要特征成分
• 人脸识别比对：计算输入人脸与数据库特征的相似度，输出匹配结果
• 可视化分析：提供特征重建图像、数据分布图和准确率统计报告
• 参数可配置：支持图像尺寸、灰度阈值、特征维度等参数灵活调整

使用方法

1. 准备数据：将人脸图像数据集放置在指定目录，支持JPG、PNG等常见格式
2. 配置参数：设置图像预处理参数和SVD截断参数
3. 运行系统：执行主程序开始特征提取和数据库构建
4. 人脸识别：输入待识别人脸图像，系统将输出相似度评分和匹配排名
5. 查看结果：系统将生成特征向量、识别结果、可视化图像和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP等）

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括图像预处理模块的调用、奇异值分解算法的执行、人脸特征数据库的构建与管理、相似度计算与识别比对逻辑的实现，以及各类结果的可视化展示与统计报告生成。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块有序工作，完成从图像输入到识别结果输出的完整流程。