基于SIFT特征与PCA降维的人脸识别MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现人脸识别系统，采用ORL人脸数据库，每人随机分配5张训练图像和5张测试图像。通过提取SIFT特征并应用PCA降维，有效优化特征表达，提升识别效率与准确率。

详 情 说 明

基于SIFT特征与PCA降维的人脸识别系统（ORL数据库）

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸识别系统，采用经典的SIFT（尺度不变特征转换）算法进行特征提取，结合PCA（主成分分析）技术对高维特征进行降维处理，最后使用最近邻分类算法完成人脸识别任务。系统基于ORL标准人脸数据库进行训练与测试，能够高效地识别人脸图像并评估识别性能。

功能特性

• 数据集管理：自动划分ORL人脸数据库，构建训练集和测试集（每人5张训练+5张测试）
• 特征提取：采用SIFT算法检测并描述人脸图像的关键点特征
• 特征降维：利用PCA技术保留主要特征分量，减少计算复杂度
• 模型构建：建立基于降维后特征的识别模型
• 人脸识别：实现对新输入人脸图像的快速识别与分类
• 性能评估：提供识别准确率统计和算法执行效率分析

使用方法

1. 准备数据：将ORL人脸数据库放置在指定目录下
2. 运行系统：执行主程序启动人脸识别流程
3. 查看结果：系统自动输出识别结果、准确率统计和执行时间分析
4. 特征可视化：可选择查看特征降维前后的对比效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 至少4GB内存
• 支持灰度图像处理

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括数据集的读取与划分、SIFT特征的提取与处理、PCA降维的实现、人脸识别模型的构建与训练、测试图像的分类识别、以及最终识别性能的全面评估与结果展示。该文件作为系统运行的统一入口，通过顺序执行各个功能模块完成整个人脸识别流程。