MATLAB实现的LDA人脸识别算法与可视化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了经典的线性判别分析(LDA)人脸识别算法，涵盖数据预处理、散度矩阵计算、特征投影与分类决策全流程。系统提供可视化界面，直观展示特征降维效果与识别结果对比，适合算法学习与实验验证。

详 情 说 明

基于LDA的人脸识别算法实现与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个基于经典LDA（线性判别分析）算法的人脸识别系统。系统完整实现了从数据预处理、LDA模型训练到人脸识别与结果可视化的全流程。通过计算类内与类间散度矩阵，并利用特征值分解得到最优投影子空间，将高维人脸图像特征降维，最终结合最近邻分类器完成身份识别。项目特别提供了多维度的可视化功能，旨在帮助初学者直观理解LDA在人脸识别中的原理与应用效果。

功能特性

• 完整的LDA算法流程：包含数据标准化、散度矩阵计算、特征投影与分类决策
• 高效的特征降维：利用LDA找到最具判别力的低维特征子空间
• 灵活的识别模式：支持单张或多张测试图像的批量识别
• 丰富的可视化展示：

- LDA投影后的二维/三维特征分布散点图 - 测试图像与匹配训练样本的直观对比 - 特征值贡献率统计图表

• 模块化设计：各功能模块独立清晰，便于理解与扩展

使用方法

1. 准备数据：将训练集人脸图像（如ORL、Yale数据集）按人员分类存放于指定目录，确保图像为统一尺寸的灰度图
2. 配置参数：在主程序或配置文件中设置数据路径、投影维数等参数
3. 运行训练：执行训练流程，系统将自动计算LDA投影矩阵并保存模型
4. 进行识别：加载待识别的测试图像，系统将输出预测标签及置信度
5. 查看结果：系统自动生成识别结果报告及各类可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大规模数据集时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理、LDA模型训练过程的完整实现（涵盖散度矩阵计算与特征分解）、测试图像的识别预测，以及多种结果可视化图表的生成与展示。它作为系统的总控入口，协调调用各功能模块完成从数据输入到结果输出的全部任务。