MATLAB实现基于2D-PCA的ORL人脸识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现ORL人脸数据库的自动加载与预处理，通过二维主成分分析(2D-PCA)技术直接对图像矩阵进行特征提取，显著提升特征计算效率。系统支持人脸图像投影降维与分类识别，为生物特征识别研究提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于PCA二维特征提取的ORL人脸识别分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的ORL人脸识别系统，采用二维主成分分析（2D-PCA）技术直接对图像矩阵进行特征提取。与传统PCA方法相比，2D-PCA避免了图像向量化过程，能更有效地保留图像的空间结构信息。系统包含数据预处理、特征提取、模型训练与评估、结果可视化等完整流程，通过最近邻分类器实现人脸身份识别，并提供多种评估指标和可视化分析。

功能特性

• 数据预处理：自动加载ORL人脸数据库，完成图像灰度化、尺寸归一化处理
• 二维特征提取：运用2D-PCA技术直接对图像矩阵进行降维，保留主要特征成分
• 灵活参数配置：支持训练/测试集划分比例调节，特征维度参数可自定义设置
• 多维度评估：提供准确率、精确率、召回率、F1分数等全面性能指标
• 可视化分析：展示特征脸、识别结果对比、混淆矩阵等直观分析图表

使用方法

1. 准备ORL人脸数据库（400张112×92像素PGM格式图像）
2. 设置相关参数（训练测试集比例、特征维度等）
3. 运行主程序启动人脸识别流程
4. 查看输出的识别准确率、分类结果和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 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核心功能模块，包括ORL人脸数据库的加载与预处理、二维主成分分析的特征提取过程、最近邻分类器的训练与测试、模型性能的交叉验证评估，以及特征脸、分类结果和混淆矩阵的可视化展示。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整人脸识别流程。