MATLAB环境中基于支持向量机(SVM)的多人脸识别系统

资 源 简 介

本项目开发了一个基于SVM的智能人脸识别系统，使用MATLAB实现完整流程，包括图像预处理、特征提取和模型训练。系统支持多类别分类，能够高效识别并区分不同人脸，具备高准确性和实用价值。

详 情 说 明

基于支持向量机(SVM)的多人脸识别与分类系统

项目介绍

本项目是一个利用支持向量机(SVM)算法构建的高效人脸识别系统。系统能够对输入的人脸图像进行完整的处理流程，包括图像预处理、特征降维、模型训练与分类识别。通过主成分分析(PCA)技术提取人脸关键特征，并结合SVM多分类算法实现准确的人脸分类。该系统适用于中小规模人脸数据库的识别任务，并提供可视化识别结果功能。

功能特性

• 多类别人脸识别：支持对多个不同人脸类别的识别与分类
• 完整的处理流程：包含图像预处理、特征提取、降维处理、模型训练和测试评估
• 特征降维优化：采用PCA技术降低特征维度，提高处理效率和识别性能
• 可视化展示：提供原始图像与识别结果的对比显示界面
• 性能评估：输出训练准确率、混淆矩阵、置信度评分等详细评估指标
• 参数可配置：支持图像尺寸、PCA维度、SVM核函数等参数灵活调整

使用方法

数据准备

• 训练数据：准备包含多个人脸类别的人脸图像数据集，建议使用jpg或png格式
• 测试数据：准备待识别的一张或多张人脸图像

参数配置

根据需要调整以下参数：

• 图像尺寸标准化参数
• PCA降维维度
• SVM核函数类型（线性、多项式、RBF等）

运行流程

1. 将训练数据和测试数据放置在指定目录
2. 配置相关参数设置
3. 运行主程序开始训练和识别过程
4. 查看输出的识别结果和性能报告

输出结果

系统将生成以下输出内容：

• 模型训练结果（训练准确率、混淆矩阵等）
• 测试图像的预测类别标签及置信度评分
• 原始图像与识别结果的对比可视化界面
• 详细的性能评估报告（识别准确率、召回率等指标）

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
• 足够的内存容量（根据数据集大小而定）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括人脸图像的读取与预处理操作、利用主成分分析技术对图像特征进行降维处理、支持向量机分类模型的训练与优化过程、对新输入人脸图像的分类识别功能，以及最终识别结果的可视化展示与性能评估报告的生成。该文件整合了从数据输入到结果输出的完整处理链路。