MATLAB实现的基于VDFLDA的人耳识别系统

资 源 简 介

本项目提供一种改进的线性判别分析(VDFLDA)方法，专门针对人耳识别中的维数灾难和小样本问题。系统支持多种LDA变体性能比较，包含完整的特征提取和分类模块，适用于生物特征识别研究。

详 情 说 明

基于变维Fisher线性判别分析（VDFLDA）的人耳识别系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的线性判别分析（LDA）方法——变维Fisher线性判别分析（VDFLDA），专门用于解决人耳识别任务中传统LDA方法面临的维数灾难和小样本问题。系统通过创新的维度调整策略，在保持判别信息的同时有效提升分类性能，并支持多种LDA变体方法的全面对比分析，为人耳生物特征识别提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 多方法比较：集成Fisherears、DLDA、VDLDA和VDFLDA四种LDA变体算法
• 维数自适应：VDFLDA算法能够根据数据特性自动调整特征空间维度
• 全面评估：提供识别准确率、混淆矩阵、ROC曲线等多维度性能指标
• 高效处理：优化的人耳图像预处理流程，确保特征提取质量
• 参数可配置：支持灵活的算法参数设置和数据集划分

使用方法

1. 数据准备：将人耳图像数据集按受试者分类存放，确保图像格式统一
2. 参数配置：设置图像预处理参数、训练测试集划分比例及各LDA方法参数
3. 运行系统：执行主程序开始训练和测试过程
4. 结果分析：查看生成的准确率报告、性能图表和详细识别结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg, png, bmp等）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括人耳图像的预处理与特征提取、多种线性判别分析算法的实现与性能比较、分类识别过程的执行以及最终结果的可视化输出。该文件通过模块化设计实现了数据加载、参数配置、模型训练、测试评估等完整功能链路，确保用户能够通过单一入口完成整个人耳识别实验。