基于MATLAB的Fisherfaces人脸识别算法实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了Fisherfaces人脸识别算法，通过特征提取和降维构建区分性特征空间，能够准确识别新人脸图像并返回身份标签，适用于人脸分类研究与应用。

详 情 说 明

基于Fisherfaces的人脸识别算法实现与研究

项目介绍

本项目实现了Fisherfaces人脸识别算法，该算法基于线性判别分析（LDA）技术，通过提取人脸图像的特征并进行有效降维，构建一个能够最大化类间差异、最小化类内差异的特征空间。系统能够对输入的新人脸图像进行身份识别，并在光照、表情变化等条件下保持较高的鲁棒性。项目融合了主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA），旨在提升人脸识别的准确率。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了Fisherfaces算法流程，包括PCA降维、LDA特征提取与分类器构建。
• 鲁棒性识别：算法对训练图像的光照、表情等变化具有一定的抗干扰能力。
• 多格式输入支持：支持常见的图像文件格式（如.png, .jpg）作为训练和测试数据输入。
• 结果输出丰富：不仅输出识别的人物标签，还可提供识别置信度评分。
• 可视化支持：可选生成降维后特征空间的2D或3D分布图，便于直观分析。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集中每个人的人脸图像分别放置于以人物标签命名的文件夹内。所有图像需为统一尺寸的灰度图。
2. 配置参数：在代码中指定训练数据集路径、测试图像路径以及图像尺寸等参数。
3. 运行程序：执行主程序。系统将自动读取训练数据，构建Fisherfaces模型。
4. 获取结果：输入测试图像，程序将返回识别出的身份标签以及置信度评分。如需可视化，可开启相应功能选项。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必要工具箱：MATLAB Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件包含了本项目的核心功能流程：系统初始化与参数设置、训练数据集的读取与预处理、PCA投影空间的构建以实现初步降维、执行LDA以得到最佳分类特征子空间、Fisherfaces识别模型的训练、对待识别测试图像的分类预测，以及最终识别结果与可选可视化信息的输出。