基于MATLAB的PCA人脸识别系统实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统。通过PCA算法对人脸图像进行降维和特征提取，建立有效的人脸特征空间。系统能够完成人脸图像的训练和识别功能。

详 情 说 明

基于主成分分析PCA的简单人脸识别系统

项目介绍

本项目是一个利用主成分分析PCA算法实现的简易人脸识别系统。系统核心流程包括通过训练人脸图像数据集构建PCA特征空间，将图像投影至低维子空间进行特征提取，并运用相似度匹配算法完成身份识别。该系统适用于灰度人脸图像的识别场景，具备基础的机器学习流程演示与教育意义。

功能特性

• 数据预处理：自动对输入图像进行尺寸归一化与灰度标准化处理
• PCA特征提取：采用主成分分析技术进行数据降维，提取最具判别性的特征
• 相似度匹配：基于欧几里得距离算法计算测试样本与训练库的特征相似度
• 识别输出：提供最匹配人物标签、相似度得分及识别置信度
• 可视化支持：可生成PCA特征空间的分布可视化图表（可选功能）

使用方法

1. 准备训练数据集，包含多个目标人物的灰度图像（jpg/png格式）
2. 将所有图像尺寸统一调整为预设分辨率（如100×100像素）
3. 配置测试图像路径与相关参数
4. 运行主程序，系统将自动完成训练与识别流程
5. 查看控制台输出的识别结果、相似度评分及置信概率

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 建议内存4GB以上，用于处理中型图像数据集

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要实现了训练数据的读取与预处理、PCA模型的训练与特征子空间构建、测试图像的特征投影与匹配识别，以及最终识别结果与相关指标的计算与输出功能。