基于MATLAB的人脸识别与特征分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建了一套完整的人脸识别系统，基于YALE人脸数据库，涵盖数据预处理、特征提取、分类识别和性能评估四大模块，支持对15个人物在多种光照和表情条件下的图像进行自动识别与分析。

详 情 说 明

基于YALE人脸数据库的人脸识别与特征分析系统

项目介绍

本项目基于YALE人脸数据库构建了一个完整的人脸识别系统，包含数据预处理、特征提取、分类识别和性能评估四大核心模块。系统能够自动识别15个不同人物的面部特征，并对每个人11张不同光照和表情条件下的图像（共165张人脸图像）进行分析处理。通过主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等特征降维技术，结合K最近邻(KNN)分类算法，实现高效准确的人脸识别。

功能特性

• 数据预处理：图像灰度化处理、人脸区域检测、统一尺寸和灰度标准化
• 特征提取：基于PCA/LDA的特征降维处理，提取有效特征向量
• 分类识别：支持KNN/SVM分类器训练与测试
• 性能评估：识别准确率统计分析，生成混淆矩阵和识别率统计报告
• 可视化展示：特征空间分布图、识别结果对比图等可视化结果
• 系统性能报告：包含训练时间、识别速度等性能指标评估

使用方法

1. 确保YALE人脸数据库文件按正确格式放置于指定目录
2. 运行主程序文件启动系统
3. 系统将自动完成以下流程：

- 加载并预处理165张人脸图像（640×480像素灰度图像） - 提取人脸特征并进行降维处理 - 训练KNN分类器模型 - 测试识别准确率并生成评估报告 - 输出可视化分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 至少2GB可用内存
• 支持PGM图像格式读取

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了从数据加载、图像预处理、特征提取到模型训练与评估的全套功能。具体包含图像灰度化与标准化处理、基于PCA和LDA的特征降维分析、KNN分类器的构建与优化、识别性能的定量评估以及结果可视化生成等核心能力。该文件作为系统入口，协调各模块协同工作，确保人脸识别任务的高效执行。