MATLAB实现的基于正则化转置LDA的人脸识别系统

资 源 简 介

该项目采用改进的正则化转置LDA算法，专门针对高维小样本的人脸识别场景。通过引入转置操作和正则化技术，有效解决了传统LDA算法的奇异性问题，显著提升识别性能。MATLAB实现提供了完整的算法流程和测试示例。

详 情 说 明

基于正则化转置的线性判别分析（RT-LDA）人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的线性判别分析算法——正则化转置LDA（Regularized Transpose LDA），专门针对高维小样本人脸识别问题。该算法通过引入转置操作和正则化技术，有效解决了传统LDA在人脸识别中可能出现的奇异矩阵问题，显著提高了分类准确率和算法稳定性。系统支持完整的人脸识别流程，包括数据预处理、特征提取、模型训练和分类识别。

功能特性

• 正则化转置LDA算法：采用创新的转置操作和正则化技术，避免传统LDA的矩阵奇异问题
• 高维小样本处理：专门优化针对高维特征空间和小样本训练数据的处理能力
• 完整识别流程：集成数据预处理、特征提取、模型训练和分类识别全流程
• 多维度评估：提供分类准确率、混淆矩阵、ROC曲线等多种性能评估指标
• 可视化分析：支持特征空间分布图、识别对比图等可视化输出

使用方法

输入要求

1. 训练数据集：包含多个人脸类别的灰度图像矩阵集合（M×N×K维，M×N为图像尺寸，K为图像数量）
2. 测试数据集：待识别的单张或多张人脸灰度图像（M×N维或M×N×T维）
3. 标签信息：训练图像对应的类别标签向量（K×1维）
4. 参数配置：正则化系数λ值、降维维度d等超参数

输出结果

1. 训练模型：包含投影矩阵、类别中心、特征参数等模型结构体
2. 识别结果：测试图像的预测类别标签及置信度得分
3. 性能指标：分类准确率、混淆矩阵、ROC曲线等评估指标
4. 可视化结果：特征空间分布图、识别对比图等可视化输出

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 内存建议：至少8GB RAM（处理高维数据时建议16GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了完整的人脸识别流程控制。主要包括数据读取与预处理、RT-LDA模型训练、人脸特征提取与降维、测试样本分类识别、性能评估计算以及结果可视化展示等功能。该文件作为系统的主要入口，协调各算法模块的执行顺序，处理参数配置，并负责最终结果的汇总输出。