MATLAB实现的基于2DPCA算法的ORL人脸识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，采用二维主成分分析(2DPCA)算法对ORL人脸数据库进行特征提取与降维，支持图像灰度化、归一化等预处理操作，实现高效的人脸识别模型训练与测试。

详 情 说 明

基于二维2DPCA算法的ORL人脸数据库识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于二维主成分分析(2DPCA)算法的人脸识别系统，专门针对ORL人脸数据库进行优化设计。该系统能够有效地对人脸图像进行特征提取和降维处理，并通过最近邻分类器实现高效准确的人脸识别。

该系统无需将二维图像转换为一维向量，直接对图像矩阵进行处理，更好地保持了图像的空间结构信息，在小样本情况下具有更好的识别性能。

功能特性

• 图像预处理: 支持灰度化、尺寸归一化等图像预处理操作
• 2DPCA特征提取: 实现二维主成分分析算法，直接对图像矩阵进行特征提取
• 模型训练: 基于训练样本构建2DPCA人脸识别模型
• 人脸识别: 使用最近邻分类器对测试图像进行分类识别
• 性能评估: 输出识别准确率、混淆矩阵等详细性能指标
• 结果可视化: 可选的特征脸可视化功能

使用方法

数据准备

1. 下载ORL人脸数据库（包含40个人的400张92×112像素PGM灰度图像）
2. 按照项目要求组织数据目录结构

运行流程

1. 运行主程序文件启动系统
2. 系统自动加载ORL数据库并进行数据划分（每人7张训练，3张测试）
3. 执行2DPCA特征提取和模型训练
4. 在测试集上进行人脸识别评估
5. 输出识别准确率和混淆矩阵
6. 可选择对单张新人脸图像进行识别测试

结果查看

• 控制台输出整体识别准确率
• 显示详细的混淆矩阵分析各类别识别情况
• 可选查看特征脸可视化结果

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2016a或更高版本
• 内存要求: 至少4GB RAM（推荐8GB）
• 存储空间: 至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括数据加载与预处理模块、2DPCA算法实现模块、模型训练模块、人脸识别分类模块以及性能评估与结果可视化模块。该文件实现了从原始图像输入到最终识别结果输出的完整工作流程，通过结构化编程方式将各个功能模块有机衔接，确保系统的高效运行和准确识别。