基于MATLAB的线性判别分析(LDA)人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于LDA算法的高效人脸识别系统，通过特征降维提取判别性特征子空间，支持训练和测试阶段，实现对新输入人脸图像的快速分类识别。

详 情 说 明

基于线性判别分析(LDA)的高效人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于线性判别分析(LDA)算法的高效人脸识别系统。系统通过PCA预降维技术和LDA特征提取，构建最具判别性的特征子空间，并采用最近邻分类器进行人脸匹配。该系统适用于中小规模人脸数据库的识别任务，具有识别准确率高、计算效率优、可扩展性强等特点。

功能特性

• 高效特征提取：结合PCA和LDA双重降维，提取最具判别性的人脸特征
• 准确分类识别：采用最近邻分类算法，实现快速准确的人脸身份匹配
• 完整流程支持：包含训练阶段和测试阶段的完整处理流程
• 结果可视化：支持特征空间分布、识别对比结果等分析图表展示
• 模型持久化：训练生成的模型参数可保存供后续使用

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集（如ORL、Yale等人脸库）
2. 确保所有人脸图像为灰度图且尺寸统一
3. 运行训练程序，系统将自动：

- 对图像数据进行预处理 - 执行PCA预降维处理 - 进行LDA特征提取，生成投影矩阵 - 计算各类别的中心向量 - 保存训练好的模型参数

测试阶段

1. 准备待识别人脸图像（尺寸需与训练图像一致）
2. 加载已训练的模型参数
3. 运行识别程序，系统将：

- 将测试图像投影到特征子空间 - 与已知类别进行相似度比较 - 返回预测的人物标签和置信度评分 - 可选显示识别结果和特征分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理、模型训练流程、人脸识别实现以及结果可视化模块。该文件实现了完整的LDA人脸识别 pipeline，用户可通过简单配置即可完成从数据准备到识别结果输出的全过程。程序采用模块化设计，关键参数可灵活调整以适应不同的应用场景和数据集特性。