基于FLD和快速小波变换的高效人脸识别MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一个强大的人脸识别系统，结合快速小波变换进行多尺度特征提取，并采用Fisher线性判别分析进行特征降维和分类。系统集成了完整的训练与测试流程，可在保证高精度的同时提升识别效率。

详 情 说 明

基于FLD和快速小波变换的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的人脸识别系统，结合了快速小波变换（FWT）和Fisher线性判别分析（FLDA）两种经典算法。系统能够对人脸图像进行多尺度特征提取，并通过线性判别分析实现高效的特征降维和分类。该项目具有重要的学习和实践价值，适合模式识别、图像处理领域的研究者、学生和工程师用于学习算法原理和开发实际应用。

功能特性

• 高效预处理：支持灰度图像尺寸调整和标准化处理
• 多尺度特征提取：利用快速小波变换提取图像的多层次细节特征
• 智能降维分类：采用FLDA算法进行特征空间优化和模式区分
• 完整流程实现：包含数据划分、训练、测试和评估的全流程
• 全面性能评估：提供准确率、混淆矩阵等多种评估指标
• 可视化输出：生成特征子图、变换系数和分类边界可视化结果

使用方法

1. 数据准备：将人脸图像数据集按身份分类存放，确保为灰度格式
2. 参数配置：根据需要调整图像尺寸、小波变换层数等参数
3. 运行系统：执行主程序启动训练和测试流程
4. 结果分析：查看生成的准确率报告和性能评估图表

系统支持ORL、Yale等标准人脸数据集，也兼容自定义人脸库。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg, png, bmp等）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了数据读取与预处理、快速小波变换特征提取、Fisher线性判别分析模型训练、人脸识别测试评估以及结果可视化输出等关键功能模块的协调运作。