基于流形学习的MATLAB人脸识别系统实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现流形学习算法，采用子空间学习方法对人脸图像进行降维和特征提取，通过分类器完成高效的身份识别。系统简洁实用，适用于人脸识别研究与应用。

详 情 说 明

基于流形学习的人脸识别系统实现

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了流形学习算法，重点采用典型的子空间学习方法进行人脸特征提取与识别。系统能够对输入的灰度人脸图像进行降维处理，提取低维流形特征，并通过分类器实现人脸身份识别。项目集成了主成分分析（PCA）、局部线性嵌入（LLE）和等距映射（Isomap）三种经典的流形学习算法，为人脸识别研究提供完整的解决方案。

功能特性

• 多算法支持：集成PCA、LLE、Isomap三种主流流形学习算法
• 特征提取：从高维人脸图像中提取有效的低维流形特征
• 身份识别：基于最近邻分类器实现人脸身份识别
• 可视化分析：提供特征降维前后的对比图和低维特征空间可视化
• 性能评估：自动计算并输出人脸识别准确率

使用方法

1. 数据准备：将灰度人脸图像数据集（如ORL或Yale）放置在指定目录，确保图像尺寸统一为m×n像素
2. 参数配置：根据需要修改算法参数（如降维维度、近邻数等）
3. 运行系统：执行主程序启动人脸识别流程
4. 结果查看：系统将输出识别准确率并生成可视化结果图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括数据读取与预处理、特征提取算法调用、分类识别执行以及结果可视化生成。具体承担了图像数据加载和标准化处理、三种流形学习方法的参数设置与降维计算、基于距离度量的人脸分类决策，以及二维或三维特征分布图和识别性能指标的可视化展示功能。