MATLAB实现的PCA人脸识别系统与特征脸分析工具

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统，支持人脸数据库训练、特征脸可视化、人脸投影匹配与识别率计算。通过降维处理提取关键特征，为图像识别研究提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于PCA的人脸识别系统开发与特征提取分析

项目介绍

本项目实现了一个经典的特征脸（Eigenface）人脸识别系统。系统采用主成分分析（PCA）技术对人脸图像进行降维处理，提取最能代表人脸特征的主成分（特征脸），并构建人脸特征子空间。通过将待识别人脸投影到该子空间，利用欧氏距离进行最近邻分类，实现人脸的识别与验证。该系统适用于人脸身份验证、人脸分类等多种应用场景。

功能特性

• PCA降维与特征提取：利用PCA提取人脸图像的主要特征成分，构建低维特征子空间
• 特征脸可视化：显示前k个最重要的特征脸图像，直观展示人脸主要变化模式
• 人脸识别匹配：将测试人脸投影到特征子空间，通过欧氏距离计算与训练人脸的相似度
• 性能评估：提供识别准确率报告，包括混淆矩阵和分类正确率等评估指标
• 标准化处理：支持图像尺寸统一、灰度归一化等预处理操作

使用方法

1. 准备数据：将训练集人脸图像组织为统一尺寸的灰度图像矩阵（如112×92像素）
2. 训练模型：运行主程序，系统自动读取训练图像，计算平均脸、特征脸和特征子空间
3. 特征可视化：查看生成的前k个特征脸图像，了解主要特征成分
4. 测试识别：输入测试人脸图像，系统返回匹配结果、相似度得分和识别标签
5. 评估性能：使用测试集批量验证，获取系统的识别准确率报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）
• 内存建议：至少4GB（根据图像数量和尺寸调整）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括训练数据的读取与预处理、PCA特征脸模型的训练计算、特征向量的提取与降维处理、测试图像的投影与匹配识别、识别结果的可视化展示以及整体识别性能的评估分析。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整人脸识别 pipeline。