基于PCA与LDA的MATLAB人脸识别系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了融合PCA降维与LDA特征提取的人脸识别系统，支持单张或批量图像输入，完成图像采集、特征处理、模型训练与身份识别，并可统计识别准确率，适用于人脸验证场景。

详 情 说 明

基于PCA与LDA融合特征的人脸识别系统

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了一个完整的人脸识别系统，融合主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）进行特征提取与降维，采用支持向量机（SVM）分类器完成人脸身份识别。系统能够处理单张或批量人脸图像输入，实现人脸匹配验证与识别准确率统计。

功能特性

• 多模式输入支持：支持单张人脸图像识别和批量图像批量处理
• 融合特征提取：结合PCA的维度压缩能力和LDA的类别区分能力，提升特征判别性
• 可视化界面：提供GUI界面直观展示输入图像与识别结果
• 性能评估：自动计算识别准确率并生成混淆矩阵
• 特征可视化：生成PCA和LDA特征空间的投影散点图，便于分析特征分布

使用方法

1. 准备数据：将训练集和测试集图像分别存放在两个文件夹中，要求图像为64×64像素的灰度图（JPEG/PNG格式）

1. 运行系统：启动主程序文件，系统将自动加载图像数据

1. 选择模式：

- 单张识别：选择单张测试图像进行实时识别 - 批量测试：对整个测试集进行批量识别评估

1. 查看结果：

- GUI界面显示输入图像和识别结果（匹配人名或"未知"） - 命令行窗口输出识别准确率和混淆矩阵 - 自动生成特征空间可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像数据读取与预处理、PCA与LDA融合特征提取算法的实现、SVM分类模型的训练与优化、人脸识别匹配逻辑的执行、图形用户界面的构建与交互控制，以及识别结果的可视化展示与性能评估报告生成。