基于PCA的人脸识别MATLAB系统

资 源 简 介

本项目实现了一套完整的人脸识别系统，包含图像预处理、PCA特征提取和分类识别功能。通过自动裁剪、灰度化和尺寸归一化处理输入图像，利用主成分分析构建人脸特征空间，最终通过投影距离计算实现高效准确的人脸识别。

详 情 说 明

基于PCA的人脸识别系统

项目介绍

本项目基于主成分分析（PCA）算法开发了一个人脸识别系统，能够自动识别图像中的人脸和非人脸内容。系统通过PCA技术提取人脸图像的主要特征，构建特征空间，并采用距离度量方法进行分类判断。该系统集成了完整的图像预处理、特征提取、分类识别和性能评估模块。

功能特性

• 图像预处理：自动实现图像的裁剪、灰度化和尺寸归一化处理
• 特征提取：利用PCA算法从训练集中提取人脸主要特征向量，构建特征脸空间
• 分类识别：通过计算测试图像在特征空间的投影，结合欧几里得/马氏距离进行人脸与非人脸的分类
• 性能评估：提供识别准确率、误识率等指标，支持混淆矩阵和ROC曲线可视化

使用方法

1. 准备训练数据集（包含人脸与非人脸图像）
2. 配置系统参数（PCA主成分数量、分类阈值等）
3. 运行主程序开始训练和测试
4. 查看输出的识别结果和性能报告

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 图像处理工具箱
• 至少4GB内存
• 磁盘空间不少于1GB

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能，包括图像预处理、特征空间构建、人脸分类识别以及性能评估等模块。它负责整个系统的流程控制，能够调用各个子功能完成从数据加载、模型训练到结果输出的完整处理链路，同时提供参数设置和可视化展示功能。