基于MATLAB的PCA人脸识别系统：ORL数据库性能分析

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于ORL人脸数据库的PCA人脸识别系统，具备自动划分训练/测试集、特征降维和识别准确率计算功能，为算法性能评估提供完整解决方案。

详 情 说 明

ORL人脸识别系统 - PCA算法性能分析

项目介绍

本项目是基于ORL人脸数据库开发的完整人脸识别系统，通过主成分分析(PCA)算法实现高效的人脸识别功能。系统能够对输入的人脸图像进行特征提取和降维处理，自动划分训练集和测试集，计算识别准确率并测量算法执行时间。支持批量处理ORL数据库中的400张人脸图像（40人×10张/人），可进行交叉验证和性能评估。

功能特性

• PCA降维处理：利用主成分分析算法对人脸图像进行特征提取和降维
• 自动数据集划分：智能划分训练集和测试集，支持交叉验证
• 多指标评估：计算识别准确率、执行时间等性能指标
• 结果可视化：直观展示测试样本的识别结果对比
• 批量处理：高效处理400张人脸图像的批量识别任务

使用方法

1. 确保所有系统依赖已正确安装
2. 将ORL人脸数据库放置在指定目录
3. 运行主程序，系统将自动执行以下流程：

- 加载并预处理人脸图像数据 - 划分训练集和测试集 - 执行PCA特征提取和降维 - 进行人脸识别并计算准确率 - 显示识别结果和性能指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存：建议4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括人脸图像数据的加载与预处理、训练集与测试集的自动划分、PCA特征提取算法的执行、人脸识别过程的控制、识别准确率的计算与显示、算法执行时间的测量与输出，以及最终识别结果的可视化展示。