MATLAB实现基于PCA算法的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了基于PCA（主成分分析）的人脸识别系统，能够从训练图像中提取特征脸并构建特征空间，实现高效的人脸识别与分类，适用于图像处理与模式识别研究。

详 情 说 明

基于PCA算法的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸识别系统，采用主成分分析（PCA）算法进行特征提取和降维处理。系统能够从人脸图像训练集中提取主要特征向量（特征脸），构建人脸特征空间，并通过计算待识别图像在特征空间中的投影与训练样本的相似度，实现高效准确的人脸身份识别。

功能特性

• 特征脸提取：利用PCA降维技术从训练图像中提取主要特征向量，构建人脸特征空间
• 人脸识别：将待识别图像投影到特征空间，通过欧氏距离计算相似度并进行分类
• 训练模式：支持从人脸图像数据集训练特征脸模型
• 识别模式：支持单张或多张人脸图像的识别匹配
• 可视化输出：可显示前k个主要特征脸图像
• 详细报告：输出识别结果、相似度评分和降维信息

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：多张统一尺寸的人脸图像（建议jpg/png格式）
2. 准备待识别图像：与训练集相同格式和尺寸的人脸图像

参数设置

• PCA保留主成分数量（可选，默认保留95%方差）

运行流程

1. 启动系统，选择运行模式（训练或识别）
2. 训练模式：输入训练集路径，系统自动提取特征脸并构建模型
3. 识别模式：加载已训练模型，输入待识别图像路径进行匹配识别
4. 查看输出结果：识别匹配结果、相似度评分和降维信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 足够的内存空间（根据图像数据集大小而定）
• 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核心功能，包括数据读取与预处理、PCA模型训练、特征脸可视化、人脸识别匹配以及结果输出等完整流程。该文件实现了训练模式和识别模式的双重功能，能够根据用户选择执行相应的操作，并生成包括特征脸图像、识别结果和相似度分析在内的全面输出报告。