MATLAB实现基于PCA与SVM的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过图像预处理、PCA降维和SVM分类器实现高效人脸识别。系统支持特征提取与模型训练，适用于人脸图像分类场景。

详 情 说 明

基于主成分分析（PCA）与支持向量机（SVM）的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的人脸识别系统，该系统结合了主成分分析（PCA）特征降维技术与支持向量机（SVM）分类算法。系统通过标准化的图像预处理流程（包括灰度化、归一化等）提取人脸特征，利用PCA降低特征维度以提升计算效率并保留关键信息，最后采用SVM分类器进行模型的训练与识别。该系统适用于多人脸数据库的批量训练，并能够进行实时或批量的身份识别验证，具有较高的识别精度和系统鲁棒性。

功能特性

• 完整的处理流程：集成图像预处理、特征提取、降维、模型训练与识别于一体。
• PCA特征降维：有效减少数据冗余，提高后续分类效率与性能。
• SVM分类识别：利用强大的SVM分类器实现高精度的人脸身份判别。
• 批量处理支持：支持对大规模人脸数据集进行批量训练与识别。
• 结果可视化：提供识别结果（人物标签、置信度）的可视化输出。

使用方法

训练阶段

1. 准备数据：组织训练图像数据集，确保图像为JPEG或PNG格式，并按照人物标签进行分类或标注。
2. 运行训练：执行训练脚本，系统将自动完成图像预处理、PCA特征提取与降维、以及SVM模型训练。
3. 保存模型：训练完成后，系统会生成并保存训练好的SVM模型文件（.mat格式）及PCA变换参数，供识别阶段使用。

识别阶段

1. 输入待识别图像：提供一张或多张已经过人脸检测和裁剪的人脸图像。
2. 执行识别：加载预训练的模型和参数，系统对输入图像进行相同的预处理和特征提取后，利用SVM模型进行识别。
3. 获取结果：系统返回每张人脸图像对应的识别标签和置信度评分，并可选择可视化显示识别结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （建议使用 R2018a 或更高版本）
• 依赖工具箱：需要 MATLAB 的统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）以及图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度逻辑，它整合了从数据读取、图像预处理、特征降维到模型训练与识别的全过程。具体而言，该文件能够根据用户选择的模式（训练或识别）调用相应的功能模块，完成模型的构建、保存、加载以及对人脸图像的最终分类决策与结果输出。