基于LDA的ORL人脸识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供基于线性鉴别分析(LDA)的ORL人脸库识别MATLAB实现，通过提取最优鉴别特征向量，结合最近邻分类器完成高效人脸身份识别。代码结构清晰，适合模式识别入门与实践。

详 情 说 明

基于线性鉴别分析（LDA）的ORL人脸库识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于线性鉴别分析（LDA）的经典人脸识别系统，在ORL标准人脸数据库上进行模型训练与测试。系统通过LDA方法提取人脸特征的最优鉴别向量，将高维人脸图像投影到低维特征空间，采用最近邻分类器完成人脸身份识别，并评估模型在测试集上的识别性能。

功能特性

• LDA特征提取：利用线性鉴别分析提取具有最强类别区分能力的特征向量
• 维度约简：将原始的112×92像素高维图像数据投影到低维鉴别子空间
• 最近邻分类：采用KNN算法在特征空间中进行人脸身份匹配识别
• 性能评估：计算测试集识别准确率，生成混淆矩阵可视化结果
• 特征可视化：支持特征投影后的二维/三维散点图展示（可选功能）

使用方法

1. 数据准备：确保ORL人脸数据库已放置在指定路径，包含40人每人10张共400张PGM格式灰度图像
2. 参数设置：配置训练集/测试集划分比例（默认每类随机选取n张作为训练样本）
3. 模型训练：运行主程序，系统将自动完成LDA特征提取和模型训练过程
4. 结果查看：程序输出识别准确率，显示混淆矩阵，并可选择查看特征投影可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱（用于KNN分类器）

文件说明

主程序文件整合了系统全部核心功能，包括数据读取与预处理、训练测试集划分、线性鉴别分析特征提取、最近邻分类器构建、人脸识别测试执行、识别准确率计算以及混淆矩阵和特征投影结果的可视化展示。