MATLAB实现的主成分分析人脸检测与识别系统（PCA-Face）

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，利用主成分分析（PCA）技术实现高效的人脸检测与识别。系统可自动定位图像中的人脸区域，并提取特征向量进行身份识别。适用于人脸验证、安全门禁等场景，具有较高的准确性和实用性。

详 情 说 明

基于主成分分析的人脸检测与识别系统（PCA-Face Recognition & Detection System）

项目介绍

本项目是一个基于主成分分析（PCA）算法的人脸检测与识别系统。系统能够自动检测图像中的人脸区域，并利用PCA进行特征降维与提取，通过与预建人脸数据库进行相似度比对，实现高效、准确的身份识别。系统配备了图形用户界面，便于用户进行操作和结果查看。

功能特性

• 人脸检测：自动定位输入图像中的所有人脸，并精确标定其边界框。
• 特征提取：应用PCA对检测到的人脸图像进行降维，提取最具鉴别力的特征向量，构建特征子空间。
• 人脸识别：将待识别人脸投影至特征空间，采用距离度量（如欧氏距离）与数据库中的特征进行匹配，输出身份信息和置信度。
• 图形化界面：提供直观的GUI，支持图像上传、实时显示检测与识别结果、以及置信度可视化。
• 特征可视化：（可选）支持展示PCA降维后的特征空间分布，便于理解模型。

使用方法

1. 准备人脸数据库：收集已标注身份的人脸图像，存放在指定目录作为训练集。
2. 训练模型：运行系统，首先利用数据库图像训练PCA模型，构建特征空间。
3. 上传图像：通过图形界面上传待检测或识别的图像。
4. 查看结果：系统将自动处理图像，并在界面上显示以下结果：

* 标注了人脸区域的图像。 * 识别出的身份标签。 * 相似度评分（置信度）。

系统要求

• 软件环境：MATLAB（推荐R2018b或更高版本）。
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox。
• 硬件建议：无特殊要求，但处理高分辨率图像或大型数据库时建议配备足够内存。

文件说明

主程序文件汇集了系统的核心功能，主要负责启动图形用户界面，并作为整个应用的控制中枢。它协调了人脸检测、PCA模型训练与特征提取、人脸识别比对、以及最终结果的综合显示与可视化等一系列关键流程的执行。