MATLAB实现的基于规则线性判别分析(RLDA)人脸识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了基于规则线性判别分析(RLDA)的人脸识别系统，包含数据预处理、特征降维、模型训练和测试识别模块，能够有效处理高维人脸数据并实现准确分类。

详 情 说 明

基于规则线性判别分析（RLDA）的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸识别系统，采用规则线性判别分析（RLDA）方法对人脸图像进行特征提取和分类识别。系统通过引入正则化技术，有效解决了传统线性判别分析（LDA）在小样本情况下可能出现的奇异矩阵问题，提高了人脸识别的准确性和稳定性。

系统包含数据预处理、特征降维、模型训练和测试识别四个核心模块，能够高效处理高维人脸数据，实现准确的身份识别。

功能特性

• 数据预处理：支持JPEG/PNG格式人脸图像，统一尺寸标准化处理
• 特征降维：结合PCA预处理和RLDA特征提取，有效降低数据维度
• 模型训练：采用规则线性判别分析算法学习最优投影方向
• 分类识别：使用最近邻分类器（KNN）进行人脸身份识别
• 性能评估：输出测试集分类准确率和详细识别结果
• 结果可视化：提供特征空间的二维/三维投影可视化分析

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：包含多个人物的人脸图像集合，建议统一尺寸为64×64像素
2. 准备测试数据集：待识别的人脸图像，格式与训练集一致
3. 准备标签文件：对应训练图像的人物身份标签（文本格式）

运行系统

1. 配置系统参数（如图像路径、正则化参数等）
2. 运行主程序启动训练和识别流程
3. 查看输出结果：特征投影矩阵、识别准确率、分类标签和可视化图表

结果输出

• 特征投影矩阵文件：保存RLDA算法学习得到的最优投影方向
• 识别准确率报告：测试集在训练模型上的分类准确率（百分比）
• 分类结果文件：每个测试样本的预测身份标签
• 可视化图表：特征空间投影的可视化分析图

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）

硬件建议

• 内存：至少4GB RAM（处理大规模数据集建议8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 显示器：支持图形显示用于结果可视化

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括数据读取与预处理、特征提取与降维计算、模型训练与参数优化、测试识别与性能评估，以及结果可视化展示等完整的人脸识别处理链路。该文件通过模块化设计实现了从原始图像输入到最终识别结果输出的全自动处理能力。