MATLAB实现基于鲁棒稀疏编码的人脸识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目复现了Yang经典论文中的鲁棒稀疏编码人脸识别方法，支持处理有遮挡和无遮挡人脸图像。通过稀疏表示和分类器设计，实现高精度识别，适用于复杂场景下的稳定人脸识别任务。

详 情 说 明

基于鲁棒稀疏编码的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了Yang等人提出的基于鲁棒稀疏编码的人脸识别方法，该系统能够有效处理有遮挡和无遮挡两种情况下的人脸识别任务。通过稀疏表示理论和分类器设计，实现了高精度的人脸识别性能。该系统特别适合初学者系统学习稀疏编码在图像识别中的应用，包含完整的预处理、特征提取、稀疏编码和分类决策模块。

功能特性

• 鲁棒性处理：专门针对人脸遮挡问题设计，能够有效处理眼镜、围巾等遮挡情况
• 完整流程：包含数据预处理、特征提取、字典学习、稀疏编码和分类决策全流程
• 多维度评估：提供识别准确率、重构效果、混淆矩阵等多角度性能分析
• 可视化展示：支持稀疏系数分布、重构图像对比等可视化功能
• 灵活配置：支持稀疏度控制参数、字典大小、正则化系数等超参数调整

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：包含多个人脸类别的灰度图像集合（如Yale、AR等人脸数据库）
2. 准备测试数据集：包含有遮挡和无遮挡的人脸测试图像
3. 配置参数文件：设置稀疏度控制参数、字典大小、正则化系数等超参数

运行流程

1. 运行主程序启动系统
2. 系统自动加载训练数据进行字典学习
3. 对测试图像进行稀疏编码和分类识别
4. 生成识别结果和性能分析报告

输出结果

• 整体识别率及各类别的分类准确率
• 测试样本在字典上的稀疏系数分布图
• 原始人脸图像与稀疏重构图像的对比展示
• 各类别之间的误分类情况混淆矩阵
• 包含运行时间、内存占用等系统性能指标的分析报告

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 优化工具箱（用于稀疏编码求解）

硬件建议

• 内存：至少8GB RAM（处理大型数据集时推荐16GB以上）
• 存储空间：1GB可用空间用于程序和数据存储
• 处理器：Intel i5或同等性能以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括数据加载与预处理、字典学习与训练、测试图像稀疏编码、分类决策与识别、结果可视化生成以及性能评估分析等完整功能模块的协调运行，通过参数配置能够灵活调整系统各项性能指标，最终输出全面的识别结果和系统分析报告。