MATLAB实现的基于PIE数据库多姿态光照人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个针对PIE人脸数据库的识别系统，实现了多姿态人脸图像的预处理与特征提取，并对光照变化具备鲁棒性。系统适用于复杂条件下的人脸识别研究与应用。

详 情 说 明

基于PIE数据库的多姿态光照条件下人脸识别系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个利用PIE（姿态、光照、表情）人脸数据库的计算机视觉系统。该系统能够有效处理多姿态角度和复杂光照条件下的人脸识别任务，通过先进的图像预处理、深度学习特征提取和多姿态识别算法，实现在真实复杂环境下的鲁棒人脸识别。系统支持1:1身份验证和1:N身份识别两种模式，并提供了完整的评估和可视化分析功能。

功能特性

• 多姿态人脸图像预处理：自动检测和对齐人脸，消除姿态变化影响
• 光照鲁棒性处理：采用光照不变特征提取技术，抵抗43种不同光照条件
• 跨姿态人脸识别：实现13种不同姿态角度间的准确识别
• 多模式识别支持：

- 1:1人脸验证（身份确认） - 1:N人脸识别（身份检索）

• 性能评估与可视化：

- 生成ROC曲线和识别率统计 - 提供特征向量降维可视化 - 生成姿态/光照影响分析报告

• 交互界面：可选GUI界面实时展示识别过程和结果

使用方法

1. 数据准备：将PIE数据库原始图像（41368张，68人）放置在指定目录
2. 系统配置：设置识别模式参数（验证/识别）和相关阈值
3. 运行识别：输入查询人脸图像，系统自动进行预处理和特征提取
4. 结果查看：获取识别结果（身份ID及置信度）、统计报告和可视化图表
5. 分析评估：通过生成的图表和报告分析系统在不同条件下的性能表现

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习框架：MATLAB Deep Learning Toolbox
• 内存要求：至少8GB RAM（推荐16GB）
• 存储空间：至少2GB可用空间用于数据处理

文件说明

main.m文件作为整个系统的主入口程序，集成了项目的所有核心功能模块。该文件实现了系统初始化配置、数据加载预处理、人脸检测对齐、深度学习特征提取、多姿态识别算法执行、识别结果计算与验证、性能评估指标生成以及可视化分析图表输出等一系列完整流程。通过调用各个功能子模块，协调完成从原始图像输入到最终识别结果输出的全自动处理链路。