基于MATLAB的多角度人脸识别系统：Eigenfaces与Fisherfaces算法性能对比分析

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台实现多角度人脸识别系统，通过标准化测试流程对比Eigenfaces与Fisherfaces算法在不同人脸姿态下的识别性能，为算法选择提供实证依据。

详 情 说 明

多角度人脸识别系统中Eigenfaces与Fisherfaces算法性能对比分析

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的人脸识别系统性能评估框架，专注于分析Eigenfaces（基于主成分分析PCA）和Fisherfaces（基于线性判别分析LDA）两种经典算法在不同人脸姿态角度下的识别性能。通过构建标准化的训练与测试流程，本项目能够定量评估姿态变化对识别准确率的影响，为多角度人脸识别系统的算法选择提供数据支持。

功能特性

• 双算法对比分析：系统集成Eigenfaces和Fisherfaces两种人脸识别算法
• 多角度性能测试：支持基于姿态角度标注的图像数据集进行针对性测试
• 全面性能评估：生成识别准确率对比、混淆矩阵、角度-识别率关系曲线等多种分析图表
• 标准化测试流程：提供统一的数据预处理、特征提取、模型训练与测试流程
• 详细报告生成：自动生成包含定量分析结果的性能比较报告文档

使用方法

1. 数据准备：将包含多角度人脸图像的数据集放置于指定目录，确保图像包含姿态角度标注信息
2. 参数配置：根据实际需求调整算法参数和测试设置
3. 运行分析：执行主程序启动性能对比分析流程
4. 结果查看：在输出目录中查看生成的性能图表和分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件平台：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，支持图像处理的基本图形显示能力

文件说明

主程序文件整合了完整的算法性能评估流程，实现了数据读取与预处理、特征空间构建、模型训练与交叉验证、多角度性能测试、结果可视化展示以及报告文档生成等核心功能。该文件通过模块化设计协调各个处理阶段，确保两种算法在相同条件下进行公平比较，并最终输出系统的性能分析结果。