基于典型相关分析(CCA)的MATLAB人脸识别系统

资 源 简 介

本项目采用典型相关分析(CCA)算法开发人脸识别系统，通过特征向量提取和相关性计算实现高效个体识别。注重代码优化与模块化设计，提供清晰的函数注释和实用示例，便于研究与应用。

详 情 说 明

基于典型相关分析（CCA）的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于典型相关分析（CCA）算法的人脸识别系统。系统通过对灰度人脸图像进行预处理和特征提取，利用CCA计算特征向量之间的典型相关性，最终通过欧几里得距离分类器实现个体识别。项目代码结构清晰，关键函数配有详细注释，便于理解算法原理和进行二次开发。

功能特性

• 人脸图像预处理：自动调整图像尺寸和灰度化处理
• 特征提取：高效提取人脸图像的特征向量
• CCA权重计算：计算训练集和测试集特征之间的典型相关投影
• 智能识别：基于欧几里得距离的分类识别
• 结果可视化：提供典型相关投影图和识别结果对比图
• 性能评估：输出混淆矩阵和整体识别准确率报告

使用方法

1. 准备数据：将灰度人脸图像数据集按训练集和测试集分别存放于指定文件夹，图像格式建议为.jpg或.png，推荐尺寸为100×100像素

1. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

- 读取和预处理人脸图像 - 提取特征向量并计算CCA投影权重 - 进行人脸识别并生成准确率报告 - 输出可视化结果图

1. 查看结果：系统将生成以下输出文件：

- 特征向量集文件（包含训练和测试数据的投影特征） - 识别准确率报告（包含混淆矩阵和整体准确率） - 可视化结果图（典型相关投影和识别结果对比）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式（.jpg, .png等）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，实现了数据加载与预处理、特征向量提取、典型相关分析权重计算、人脸识别分类、性能评估与准确率计算以及结果可视化展示等核心功能模块的协调运行，确保从输入处理到结果输出的全自动执行。