基于MATLAB的SVM人脸识别系统：ORL数据库检测与分类实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现支持向量机（SVM）算法，对ORL人脸数据库进行图像预处理、特征提取和分类训练，完成高效的人脸识别与检测功能。系统具备灰度化、尺寸归一化等预处理流程，适用于人脸图像自动识别场景。

详 情 说 明

基于SVM的ORL人脸数据库识别与检测系统

项目介绍

本项目利用支持向量机（SVM）算法，结合图像预处理与特征提取技术，构建了一个针对ORL人脸数据库的自动识别与检测系统。系统能够对输入的92x112像素灰度人脸图像进行训练与分类，实现高效的身份识别与验证。

功能特性

• 图像预处理：集成灰度化、尺寸归一化、直方图均衡化等操作，提升图像质量
• 特征提取：支持主成分分析（PCA）与局部二值模式（LBP）两种特征提取方法
• SVM分类：采用支持向量机算法进行模型训练与分类，输出预测标签及置信度
• 性能评估：提供训练准确率、交叉验证结果等模型性能指标
• 结果可视化：直观展示测试图像的识别结果，标注识别出的人物身份

使用方法

1. 准备ORL人脸数据库（包含40人×10张/人=400张图像）
2. 运行主程序启动系统训练与识别流程
3. 查看控制台输出的训练准确率和测试结果
4. 观察可视化界面显示的图像识别效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包括数据加载与划分、图像预处理操作、特征提取算法实现、SVM模型训练与优化、模型性能评估验证、测试集识别预测以及识别结果的可视化展示功能。