MATLAB实现的基于鲁棒稀疏编码的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目开发了一种基于MATLAB的鲁棒稀疏编码人脸识别系统，能够有效处理遮挡、光照变化和噪声干扰。通过稀疏表示理论提取判别性特征，包含人脸图像预处理和鲁棒编码等核心功能，提升识别准确率。

详 情 说 明

基于鲁棒稀疏编码的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一种针对人脸识别任务优化的鲁棒稀疏编码算法。系统基于稀疏表示理论，能够有效处理人脸图像中的遮挡、光照变化和噪声干扰，提取具有判别性的人脸特征。通过L1范数最小化技术和ADMM优化框架，实现了高效的字典学习和稀疏系数求解，为人脸识别提供了鲁棒性解决方案。

功能特性

• 鲁棒性处理：有效应对人脸图像中的遮挡、光照变化和噪声干扰
• 稀疏特征提取：基于L1范数最小化提取判别性人脸特征
• 高效优化算法：采用ADMM框架实现快速收敛的字典学习
• 模块化设计：包含完整的预处理、字典学习、稀疏编码和分类决策模块
• 性能评估：提供识别准确率、混淆矩阵等多维度评估指标

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集（如ORL、Yale等人脸数据库）
2. 配置稀疏度约束参数λ、误差容忍度ε等超参数
3. 运行训练程序学习稀疏字典
4. 保存优化后的字典和模型参数

测试阶段

1. 加载预训练的字典模型
2. 输入待识别的测试图像（可包含遮挡或噪声）
3. 获取稀疏表示系数和识别结果
4. 查看性能评估报告和可视化分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 优化工具箱
• 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

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括数据加载与预处理、字典初始化与优化训练、测试图像稀疏编码求解、分类决策与结果评估等完整功能。该文件整合了各算法模块，提供了完整的训练和识别流水线，支持参数配置和结果可视化输出。