基于小波变换与PCA特征级融合的人脸识别MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现一种结合小波变换与主成分分析的特征级融合算法，用于人脸识别。通过对图像进行多尺度小波分解，提取各频带特征并应用PCA降维，有效提升识别精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于小波变换与主成分分析的特征级人脸识别融合系统

项目介绍

本项目实现了一种结合小波变换和主成分分析（PCA）的特征级融合算法，专门用于人脸识别任务。系统首先对输入的人脸图像进行多尺度小波分解，提取不同频带的特征信息；然后对各个频带特征分别进行PCA降维处理；最后通过特征级融合策略将多个频带的PCA特征有机结合，生成更具判别力的融合特征用于人脸识别分类。

功能特性

• 多尺度特征提取：采用二维离散小波变换（2D-DWT）对图像进行多尺度分解，提取低频近似信息和高频细节特征
• 特征降维优化：对各个频带特征分别进行PCA处理，保留最具判别力的主成分特征
• 智能特征融合：采用加权融合算法将多频带PCA特征有机结合，增强特征表示能力
• 全面性能评估：提供识别准确率、混淆矩阵、ROC曲线等多种评估指标
• 结果可视化：支持原始图像、小波分解图示、特征分布图等可视化输出

使用方法

数据准备

• 训练数据集：包含多个人脸图像的训练集（如.jpg、.png格式），每个图像标注对应的身份标签
• 测试数据集：待识别的人脸图像集合

参数配置

根据实际需求设置以下参数：

• 小波基类型（如db4、haar等）
• 小波分解层数
• PCA保留主成分数量
• 特征融合权重系数

运行流程

1. 加载训练数据和测试数据
2. 配置算法参数（小波类型、分解层数、PCA维度等）
3. 执行特征提取与融合算法
4. 进行人脸识别分类
5. 生成性能报告和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 足够的内存空间（建议8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg、png等）

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，实现了系统的核心处理流程。它整合了数据加载、参数配置、小波分解、PCA降维、特征融合、分类识别以及结果评估与可视化等全部关键功能模块，通过协调各算法组件的执行顺序，完成从原始图像输入到最终识别结果输出的完整处理链路。该文件提供了用户可配置的参数接口，便于根据不同需求调整算法性能，并生成详细的性能分析报告和可视化图表。