MATLAB实现基于PCA与SVM的人脸图像分类系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB平台，结合主成分分析（PCA）进行人脸图像特征提取与降维，并采用支持向量机（SVM）分类器实现高效人脸识别。验证了PCA在图像处理中的有效性，适用于模式识别与机器学习领域的研究与应用。

详 情 说 明

基于PCA与SVM的人脸图像分类系统

项目介绍

本项目通过经典的主成分分析（PCA）方法对人脸图像进行降维与特征提取，利用libsvm库构建支持向量机（SVM）分类器，实现对不同人脸图像的高效分类和识别。该项目验证PCA在图像处理领域的有效性及分类模型的准确性，为图像识别和模式分类研究提供参考。

功能特性

• 主成分分析（PCA）：对高维人脸图像进行特征降维，提取关键特征。
• 支持向量机（SVM）分类：基于libsvm库构建高效分类模型。
• 图像预处理：统一处理同尺寸灰度图像，确保数据一致性。
• 模型评估：输出分类准确率、混淆矩阵及详细分类报告，直观展示模型性能。

使用方法

1. 准备人脸图像数据集（需为相同尺寸的灰度图像，如.jpg或.png格式）。
2. 运行主程序，系统将自动加载数据、划分训练集和测试集。
3. 执行PCA降维和SVM模型训练，并评估模型在测试集上的表现。
4. 查看输出的准确率、混淆矩阵和分类报告，分析模型识别效果。

系统要求

• 编程环境：MATLAB（推荐R2018a或以上版本）
• 依赖库：libsvm库（需提前配置）
• 数据格式：同尺寸灰度图像，推荐使用标准化数据集

文件说明

主程序文件实现了以下核心功能：加载和预处理人脸图像数据、划分训练集与测试集、执行PCA特征提取、训练SVM分类器、进行人脸识别预测，并输出模型准确率、混淆矩阵及分类报告，以全面评估系统性能。