MATLAB人耳识别系统教学项目：PCA/LBP特征提取与KNN分类实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现人耳识别系统教学版，包含图像预处理、PCA/LBP双特征提取和KNN分类三大模块。通过完整算法流程演示，帮助初学者掌握生物特征识别技术的基础实现方法。

详 情 说 明

基于MATLAB的人耳识别系统设计与实现（初学者教学版）

项目介绍

本项目是一个面向初学者的人耳识别教学系统，基于MATLAB平台开发。系统完整实现了从图像预处理到特征提取再到分类识别的完整流程，采用PCA和LBP两种经典特征提取方法，结合KNN分类器进行身份识别。项目代码包含详细注释和算法说明文档，旨在帮助学习者深入理解图像识别技术的基本原理和实现方法。

功能特性

• 图像预处理模块：支持灰度化处理、尺寸归一化调整、噪声滤除等基础图像处理操作
• 特征提取模块：实现PCA（主成分分析）和LBP（局部二值模式）两种经典特征提取算法
• 识别分类模块：采用KNN（K近邻）分类器进行人耳身份匹配识别
• 可视化界面：提供友好的GUI界面，支持图像上传、处理过程实时展示和识别结果可视化
• 教学注释版：所有关键代码均包含详细注释，核心算法步骤配有专门的说明文档

使用方法

1. 准备训练数据：将包含多个人耳样本的图片集合（jpg/png格式）放置在指定训练文件夹中
2. 启动系统：运行主程序文件，系统将自动加载图形用户界面
3. 参数配置：通过界面设置特征提取方法（PCA或LBP）和KNN分类器参数
4. 图像识别：上传待识别的人耳图片（建议尺寸200×300像素以上）
5. 查看结果：系统将显示识别结果（匹配人员编号及置信度）、处理过程图像和性能报告
6. 学习文档：系统可生成算法流程说明PDF文档，便于深入学习

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+ 或 Linux主流发行版
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox，Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心，负责协调各功能模块的协同工作。它实现了图形用户界面的初始化和事件响应处理，包含完整的图像处理流程调度逻辑，能够调用预处理、特征提取和分类识别等各个子模块。同时，该文件还承担着结果可视化展示和性能报告生成的功能，并集成了教学文档输出能力，为学习者提供完整的算法学习路径。