基于PCA与KPCA的MATLAB人脸识别系统实现

资 源 简 介

本项目实现了一套完整的MATLAB人脸识别系统，集成PCA线性降维和KPCA非线性降维算法。系统支持图像预处理（灰度化、归一化）、特征提取和识别功能，提供直观的GUI界面操作体验。

详 情 说 明

基于PCA与KPCA的人脸识别系统

项目介绍

本项目开发了一套完整的人脸识别程序系统，基于主成分分析(PCA)和核主成分分析(KPCA)算法。系统能够自动处理人脸图像数据，通过线性(PCA)和非线性(KPCA)降维技术提取人脸特征，构建高效的特征数据库，并实现准确的人脸识别功能。系统包含完整的训练和测试模块，提供丰富的可视化结果和性能评估指标。

功能特性

• 数据预处理: 自动进行图像灰度化、尺寸归一化、数据标准化
• 特征提取: 支持PCA线性降维和KPCA非线性降维（线性核、多项式核、高斯核等）
• 人脸识别: 基于特征空间相似度计算实现人脸匹配与分类
• 可视化展示: 特征脸显示、降维散点图、识别结果对比图
• 性能评估: 提供识别准确率、处理时间等量化指标
• 参数可配置: 支持降维维度、核函数类型、核参数等灵活设置

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集（包含多个人的人脸图像）
2. 配置PCA成分数量或KPCA核参数
3. 运行训练程序构建人脸特征数据库
4. 查看特征提取和降维可视化结果

测试阶段

1. 输入待识别人脸图像（单张或多张）
2. 系统自动预处理并提取特征
3. 与特征数据库进行相似度匹配
4. 输出识别结果及置信度评分
5. 生成性能评估报告

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 编程语言: MATLAB
• 内存建议: 4GB以上（根据数据集大小调整）
• 磁盘空间: 至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据加载与预处理模块、PCA与KPCA算法实现、特征提取与匹配引擎、结果可视化界面以及性能评估体系。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，提供完整的训练和测试流程，用户可通过参数配置灵活选择算法模式和调整性能参数。