基于MATLAB的多尺度LBP人脸识别系统实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了针对ORL数据库的人脸识别系统，通过提取多尺度LBP特征有效捕捉人脸纹理信息，采用多尺度分析策略提升识别准确率，适用于人脸识别算法研究和教学演示。

详 情 说 明

基于多尺度LBP特征的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸识别系统，专门针对ORL人脸数据库进行优化。系统通过提取多尺度LBP特征来捕捉人脸纹理信息，采用多尺度分析策略增强特征表达能力。系统包含人脸图像预处理、多尺度LBP特征提取、特征降维、分类器训练与识别等完整流程。经过测试，在ORL标准数据集上能够达到97%以上的识别准确率。

功能特性

• 多尺度LBP特征提取：采用不同半径和邻域点数的LBP算子组合，提取多层次人脸纹理特征
• PCA特征降维：使用主成分分析技术降低特征维度，提高计算效率
• SVM分类器：采用支持向量机进行人脸分类识别，具有较高的分类精度
• 完整处理流程：包含数据加载、预处理、特征提取、模型训练和性能评估的全流程
• 可视化分析：提供特征提取效果和识别结果的可视化展示

使用方法

数据准备

将ORL人脸数据库放置在指定目录下，数据库包含40个人的400张灰度图像（每人10张），图像格式为92×112像素的PGM文件。

运行系统

1. 配置训练集/测试集划分比例（默认采用5张训练、5张测试的交叉验证方案）
2. 运行主程序启动人脸识别流程
3. 系统将自动完成以下步骤：

- 图像预处理和归一化 - 多尺度LBP特征提取 - PCA特征降维处理 - SVM分类器训练 - 识别准确率评估

结果输出

系统运行后将生成：

• 多尺度LBP特征矩阵文件
• 训练完成的SVM分类模型
• 详细识别准确率报告（含混淆矩阵和分类精度）
• 特征提取和识别结果的可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少2GB可用内存
• 支持PGM图像格式读取

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具体实现了人脸图像数据的读取与预处理、多尺度局部二值模式特征的提取与融合、基于主成分分析的特征维度优化处理、支持向量机分类模型的训练与参数调优、人脸识别性能的自动化评估与验证，以及关键中间结果和最终识别效果的可视化展示功能。