基于核主成分分析(KPCA)的人脸识别MATLAB项目

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的基于KPCA的人脸识别系统，通过非线性核函数映射和高维特征提取，包含图像预处理、特征降维和分类识别模块。MATLAB代码结构清晰，适用于人脸识别算法研究和教学演示。

详 情 说 明

基于核主成分分析（KPCA）的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于核主成分分析（KPCA）的人脸识别系统。系统利用核技巧将原始人脸图像非线性映射到高维特征空间，在该空间中进行主成分分析以提取最具判别力的特征。系统支持ORL32和Yale32两个人脸数据集，包含数据预处理、核矩阵计算、特征值分解、降维投影和识别率评估等完整流程。

功能特性

• 核函数支持：实现高斯核（RBF核）等核函数，支持非线性特征提取
• 多数据集兼容：支持ORL32数据集（40人×10张/人）和Yale32数据集（15人×11张/人）
• 完整识别流程：数据加载→预处理→核矩阵计算→特征分解→降维投影→分类识别
• 可视化分析：提供特征值分布、主成分投影、混淆矩阵等多种可视化结果
• 性能评估：自动计算识别准确率，生成识别结果对比报告

使用方法

基本配置

1. 设置数据集路径（ORL32或Yale32）
2. 选择核函数类型并设置相应参数（如高斯核的sigma值）
3. 指定降维后的特征维度数
4. 设置训练集与测试集划分比例

运行流程

系统将自动执行以下步骤：

• 加载并预处理人脸图像数据
• 计算核矩阵并进行中心化处理
• 执行特征值分解获取特征向量
• 将数据投影到特征空间进行降维
• 使用最近邻分类器进行人脸识别
• 输出识别准确率和可视化结果

结果输出

运行完成后，系统将生成：

• 特征提取后的降维矩阵
• 测试集识别准确率
• 主成分投影可视化图
• 核矩阵特征值分布图
• 包含混淆矩阵的识别报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB）
• 存储空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据集的加载与预处理、核矩阵的计算与中心化处理、特征值与特征向量的求解、数据在特征空间中的投影变换、基于距离度量的分类识别计算，以及最终识别性能的评估与多种可视化结果的生成输出。该文件通过模块化设计整合了所有关键技术环节，为用户提供了一站式的人脸识别解决方案。