基于PCA+SVM与PCA+AdaBoost的多模型人脸检测MATLAB项目

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了基于PCA特征降维的两种人脸检测模型。系统采用PCA进行图像特征提取，并分别与SVM及AdaBoost分类器结合完成人脸识别，提供了两种算法的完整实现与对比分析方案。

详 情 说 明

基于PCA+SVM与PCA+AdaBoost的多模型人脸检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于主成分分析（PCA）降维的多模型人脸检测系统。系统采用PCA进行人脸图像的特征提取与降维，随后分别集成支持向量机（SVM）和AdaBoost两种分类器进行人脸识别检测。该系统包含完整的特征处理、模型训练、性能评估模块，并提供可视化检测结果和算法性能对比分析，为不同应用场景下的人脸检测算法选择提供参考依据。

功能特性

• 数据预处理：支持多种图像格式输入，自动统一尺寸和灰度化处理
• 特征降维：采用PCA方法进行特征提取，显著降低数据维度
• 双模型检测：集成SVM和AdaBoost两种检测算法
• 性能评估：提供准确率、召回率、F1值等多项指标
• 结果可视化：显示检测结果和性能对比分析图表
• 可配置性：支持灵活配置训练测试比例、PCA维数等参数

使用方法

环境准备

1. 确保满足系统要求（见下一节）
2. 下载项目文件至本地

数据准备

1. 准备人脸图像数据集（建议使用ORL、Yale等标准数据集）
2. 将数据集放置在指定目录下
3. 根据需要调整配置文件中的数据集路径

运行流程

1. 运行主程序文件
2. 系统将自动执行以下流程：

- 数据加载与预处理 - PCA特征降维 - 模型训练（SVM和AdaBoost） - 性能评估与结果可视化

1. 查看生成的检测结果和性能报告

参数调整

用户可通过修改配置文件调整以下参数：

• 训练集与测试集比例
• PCA降维维度
• 分类器超参数
• 图像分辨率设置

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

最低硬件配置

• 内存：4GB RAM
• 存储空间：2GB可用空间
• 显示器支持：支持图像显示

推荐配置

• 内存：8GB RAM或更高
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 操作系统：Windows 10/Linux/MacOS

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理、特征提取与降维、模型训练与评估、结果可视化等完整流程。通过执行该文件，用户可以完成从原始图像输入到最终性能分析的全套处理流程，并获得两种算法的对比分析结果。