基于Karhunen-Loeve变换的人脸识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于Karhunen-Loeve变换（PCA）的人脸识别系统。通过图像预处理、特征提取和模式匹配，实现高效的人脸识别功能。包含完整的GUI界面，便于操作和结果可视化。

详 情 说 明

基于Karhunen-Loeve变换的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Karhunen-Loeve变换（即主成分分析PCA）的人脸识别系统。系统通过对人脸图像进行KL变换，提取主要特征向量构建特征空间，利用欧几里得距离进行相似度匹配，最终实现高效的人脸识别功能。该系统适用于人脸识别算法的教学演示和基础研究应用。

功能特性

• 图像预处理：自动完成人脸图像的灰度化处理和尺寸标准化
• 特征提取：采用KL变换提取人脸图像的主要特征向量，构建降维特征空间
• 训练模式：基于训练集构建人脸特征数据库，支持多类别人脸注册
• 智能匹配：使用欧几里得距离算法计算相似度，实现快速准确的人脸匹配
• 结果输出：提供详细的识别结果，包括相似度评分和可视化分析

使用方法

1. 准备训练数据：将训练用的人脸图像按类别整理，建议使用jpg或png格式，确保尺寸一致
2. 配置系统参数：设置特征向量保留维度、相似度阈值等关键参数
3. 运行识别系统：加载训练数据构建特征空间，输入测试图像进行识别
4. 查看结果：系统将输出匹配结果、相似度评分及可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大规模数据集）
• 支持常见图像格式（jpg、png等）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包含图像预处理、特征空间构建、训练模式建立、人脸识别匹配和结果输出五大核心模块。该文件实现了从数据输入到识别结果输出的全链路处理，能够直接调用各项子功能完成人脸识别任务，并提供参数配置接口供用户调整系统设置。