MATLAB主成分分析(PCA)多类别人脸识别与分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现人脸的自动识别与分类。通过主成分分析(PCA)降维提取人脸特征，构建身份特征子空间。系统包含图像预处理、PCA特征提取、模型训练及分类模块，可高效识别多类别面部图像。

详 情 说 明

基于主成分分析(PCA)的多类别人脸识别与分类系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于主成分分析(PCA)的自动人脸识别系统。系统通过PCA技术对人脸图像进行特征降维，构建特征子空间，并通过投影新输入的人脸图像实现身份匹配与分类。系统包含完整的处理流程，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练和识别测试四大模块，能够有效处理多人脸识别任务，并计算识别相似度。

功能特性

• 数据预处理：对训练集和测试集图像进行标准化处理，统一尺寸和灰度化
• PCA特征提取：利用主成分分析自动学习人脸特征子空间
• 灵活维度控制：支持自定义主成分数量或根据能量占比自动选择
• 多模式识别：支持单张或多张人脸图像的批量识别
• 可视化分析：提供测试结果的可视化展示，包括特征投影和相似度排序
• 性能评估：输出识别准确率、混淆矩阵等量化指标

使用方法

1. 准备数据：将训练集图像按人物分类存放在指定目录，测试图像统一放置在另一目录
2. 配置参数：设置PCA主成分数量（可选，默认自动选择）
3. 运行系统：执行主程序开始训练和识别过程
4. 查看结果：获取识别结果、置信度和可视化分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 至少4GB内存
• 支持JPEG/PNG图像格式

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像数据的加载与预处理、PCA特征子空间的构建、人脸识别模型的训练、测试图像的分类识别，以及识别结果的性能评估与可视化展示。该文件作为系统的主要入口，实现了从数据输入到结果输出的完整处理流程。