MATLAB实现基于PCA的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现主成分分析(PCA)算法，完成人脸特征提取与降维，构建可扩展的人脸特征数据库，并通过相似度计算实现高效的人脸识别匹配。

详 情 说 明

基于主成分分析（PCA）的人脸识别系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于主成分分析（PCA）算法的人脸识别系统。系统能够从输入的人脸图像中提取主要特征，构建可管理的人脸特征数据库，并通过计算相似度完成身份识别。系统提供特征分析报告与结果可视化界面，涵盖了从数据处理到识别匹配的全流程。

功能特性

• 人脸特征提取：采用PCA算法对人脸图像进行降维，保留最能表征人脸差异的主成分特征向量。
• 人脸数据库构建：建立标准化的特征库，支持新样本的特征提取、入库及数据库管理功能。
• 人脸识别匹配：基于欧氏距离计算待识别人脸特征与数据库中各特征的相似度，实现身份识别或未知人脸判定。
• 识别结果可视化：提供特征脸图谱、特征值分布、累计方差贡献率曲线以及测试图像与匹配结果的对比展示。

使用方法

1. 准备数据：确保训练集与测试集的人脸图像尺寸统一（如100×100像素）。
2. 配置参数：可调整PCA保留的方差贡献率阈值（默认85%），以控制主成分数量。
3. 运行系统：启动主程序，系统将自动加载训练图像构建特征库。
4. 进行识别：输入待识别人脸图像，系统将返回匹配结果（身份ID与相似度）或“未知人脸”提示。
5. 查看结果：系统将生成特征分析报告并显示原始图像、特征脸及匹配结果的对比图。

系统要求

• MATLAB 环境（推荐 R2018a 或更高版本）
• 图像处理工具箱

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程，其功能包括：读取并预处理输入的人脸图像数据；执行PCA分析以提取特征脸并完成数据降维；构建和管理人脸特征数据库；对测试图像进行特征提取与相似度匹配；最终生成识别结果并调用可视化模块展示分析报告与对比图像。