基于PCA的人脸识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于PCA的人脸识别系统，支持人脸图像预处理、特征提取与识别模型构建。通过灰度化、尺寸标准化和对比度增强优化输入数据，并利用PCA算法提取关键特征，实现高效的人脸识别。

详 情 说 明

基于PCA的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于主成分分析(PCA)算法的人脸识别系统。系统通过对人脸图像进行预处理、PCA特征提取和特征空间构建，建立高效的人脸识别模型。该系统能够有效处理包含40组不同人脸的图像数据集，在不同光照和角度条件下实现准确的人脸识别。

功能特性

• 图像预处理：自动完成人脸图像的灰度化、尺寸标准化和对比度增强
• PCA特征提取：利用主成分分析算法提取人脸主要特征向量，构建特征空间
• 智能识别：基于最小距离分类器实现高效的人脸识别分类
• 随机测试验证：支持随机选择测试图像进行识别准确率评估
• 结果可视化：提供原始图像、特征提取过程和识别结果的完整可视化展示

使用方法

1. 准备人脸图像数据集，确保包含40组不同人脸，每组包含多张同一人的不同角度/光照条件图片
2. 运行主程序文件，系统将自动进行图像预处理和特征提取
3. 系统会自动划分训练集和测试集，进行模型训练和验证
4. 查看生成的识别报告和可视化结果，包括准确率统计和匹配对比

系统要求

• MATLAB环境
• 图像处理工具箱
• 支持常见图像格式（jpg、png等）
• 建议图像尺寸统一调整为128×128像素

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括人脸图像的预处理操作、PCA特征空间的构建与降维处理、基于特征向量的分类模型训练、随机测试样本的识别验证以及识别结果的可视化展示。该文件整合了从数据输入到结果输出的完整处理链路，确保系统各模块的协调运行。