MATLAB实现基于特征脸（Eigenfaces）的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现特征脸方法，通过PCA对训练图像进行降维，提取关键特征向量构建人脸特征空间，实现简单高效的人脸识别。适合入门学习图像处理和模式识别。

详 情 说 明

基于特征脸（Eigenfaces）的入门级人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于特征脸（Eigenfaces）方法的简单人脸识别系统。系统采用主成分分析（PCA）技术对训练人脸图像进行降维处理，提取人脸的主要特征向量（特征脸），构建人脸特征空间。对于新输入的人脸图像，系统会将其投影到特征空间中进行特征提取，并通过距离计算与已知人脸特征进行匹配，最终实现人脸识别功能。

功能特性

• PCA降维处理：利用主成分分析技术提取人脸图像的主要特征
• 特征脸可视化：可显示前k个最重要的特征脸图像
• 人脸识别匹配：支持欧氏距离/马氏距离等多种距离度量方式
• 识别结果输出：显示匹配成功的人员标签和置信度，或提示未知人脸
• 性能评估：可选支持识别准确率、混淆矩阵等评估指标

使用方法

数据准备

1. 训练数据集：包含多个人的人脸图像集合

- 图像格式：JPEG/PNG/BMP等常见格式 - 图像尺寸：建议统一尺寸（如100×100像素） - 图像数量：每人至少3-5张不同角度/表情的图像

1. 测试数据：待识别的人脸图像

- 要求与训练图像相同的尺寸和格式

运行流程

1. 准备训练数据集并放置在指定目录
2. 运行主程序进行模型训练
3. 输入测试图像进行人脸识别
4. 查看识别结果和特征脸可视化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括训练数据的读取与预处理、PCA降维计算、特征脸的提取与可视化、人脸特征空间的构建、测试图像的投影与特征匹配、识别结果的输出与性能评估等完整的人脸识别流程。该文件整合了数据加载、特征提取、模型训练和识别测试等多个环节，为用户提供了一站式的人脸识别解决方案。