基于PCA的二维人脸识别分类系统（MATLAB实现）

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境下实现了一套基于主成分分析（PCA）的人脸识别系统，针对ORL人脸数据库进行特征提取和降维处理，构建高精度分类模型，支持批量人脸图像的自动识别与分类。

详 情 说 明

基于PCA二维重构的人脸识别分类系统（FACE-ORL数据库）

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸识别分类系统，基于主成分分析（PCA）对二维人脸图像进行特征提取和降维处理，并构建高效的分类模型。系统专门针对ORL人脸数据库进行优化，能够自动完成人脸图像的分类识别任务。通过二维PCA技术直接处理图像矩阵，避免了传统方法中先将图像展平为一维向量的步骤，有效保留了图像的空间结构信息，在保证识别准确率的同时提高了计算效率。项目具有良好的可扩展性，适用于人脸识别算法的研究验证和教学演示。

功能特性

• 二维PCA特征提取：直接对图像矩阵进行主成分分析，提取最具判别力的特征
• 特征空间降维与重构：实现高维数据到低维特征空间的映射，并支持人脸图像的重构可视化
• KNN分类识别：采用最近邻分类算法进行人脸身份识别，计算识别准确率
• 完整的评估体系：输出混淆矩阵和分类错误分析报告，便于模型性能评估
• 可视化展示：提供原始图像与重构图像的对比显示，直观展示降维效果

使用方法

1. 数据准备：确保ORL人脸数据库已正确放置在项目目录下，图像为PGM格式
2. 参数配置：根据需要调整PCA主成分数量和KNN近邻参数
3. 运行系统：执行主程序启动特征提取、模型训练和识别测试流程
4. 结果查看：系统将自动输出识别准确率、混淆矩阵和重构可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 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，实现了数据加载与预处理、二维PCA特征提取模型的训练、人脸图像在特征空间中的投影与重构、基于K近邻算法的分类识别、识别准确率的计算与评估，以及原始图像与重构效果的对比可视化功能。该文件构成了完整的人脸识别处理链路，通过模块化的设计将各技术环节有机衔接。