基于模块化PCA的MATLAB人脸识别系统

资 源 简 介

本项目采用模块化PCA算法，将Yale人脸库图像分割为子块并独立进行PCA特征提取，实现高效的人脸识别。系统支持分块投影与特征匹配，适用于人脸识别研究与应用。

详 情 说 明

基于Yale人脸库的模块化PCA人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于模块化PCA（Modular PCA）算法的人脸识别系统。系统核心思想是将人脸图像分割为多个局部子块，对每个子块独立进行主成分分析（PCA），提取局部投影特征。在识别阶段，通过计算测试图像各子块在对应特征空间中的投影系数，并采用最近邻分类器进行身份识别。该系统以Yale人脸库为示例数据集，验证模块化PCA在局部特征提取和分类任务上的有效性。

功能特性

• 图像分块处理：将输入人脸图像均匀分割为可配置大小的子图像块
• 模块化PCA特征提取：对每个图像子块独立执行PCA分析，获取局部投影特征
• 最近邻分类识别：基于欧氏距离的最近邻分类器完成人脸身份判定
• 性能评估：计算在测试集上的整体分类准确率
• 可视化分析（可选）：展示不同图像子块对分类决策的贡献度权重

使用方法

1. 数据准备：将Yale人脸库图像放置在指定目录，确保图像为灰度格式且尺寸统一（如100×100像素）
2. 参数配置：设置图像分块大小、PCA保留主成分数量等参数
3. 模型训练：运行训练程序，生成各图像块的PCA投影特征矩阵
4. 人脸识别：输入测试图像，系统将输出识别结果（类别标签）
5. 性能评估：在测试集上运行识别流程，获取分类准确率统计

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 至少2GB可用内存（建议4GB以上）
• 支持常见图像格式（JPEG、PNG等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括数据读取与预处理、图像分块划分、模块化PCA特征提取模型的训练、测试图像的特征投影与最近邻分类识别，以及最终识别性能的评估与结果输出。该文件整合了全部关键算法模块，构成完整的端到端人脸识别解决方案。