基于隐马尔可夫模型的MATLAB高精度人脸识别系统发布

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于隐马尔可夫模型的人脸识别系统，包含特征提取、模型训练与识别计算等模块。系统识别准确率达到90%，适用于人脸身份验证等场景。

详 情 说 明

基于隐马尔可夫模型的高精度人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于隐马尔可夫模型的高精度人脸识别系统。系统采用隐马尔可夫模型对人脸图像进行建模与识别，通过特征提取、模型训练与识别计算等流程，在标准人脸数据集上实现了90%的准确率，能够高效完成人脸身份验证功能。

功能特性

• 图像预处理：对人脸图像进行标准化处理，确保输入质量
• 特征提取：采用主成分分析(PCA)技术降低特征维度
• 模型训练：基于隐马尔可夫模型进行人脸特征建模
• 高精度识别：实现90%以上准确率的人脸身份验证
• 置信度评估：输出识别结果的置信度分数

使用方法

1. 准备人脸图像数据集，确保为尺寸标准化的灰度人脸图像
2. 运行主程序启动训练与识别流程
3. 系统将输出识别结果报告，包含人员编号与置信度分数
4. 查看最终验证结果，确认达到90%的识别准确率

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计学与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统核心功能流程，包括图像数据的加载与预处理、基于主成分分析的特征提取、隐马尔可夫模型的训练过程、人脸识别的执行逻辑、识别准确率的计算评估以及最终识别结果的可视化展示。