基于MATLAB的遗传算法优化人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了结合遗传算法的人脸识别系统，通过优化训练样本选择和特征权重，提升识别准确率与鲁棒性。系统集成图像预处理、特征提取和参数优化模块，适用于人脸识别研究与应用。

详 情 说 明

基于遗传算法的人脸识别系统优化与识别实现

项目介绍

本项目实现了一个结合遗传算法进行优化的人脸识别系统。系统核心在于利用遗传算法对训练样本的特征选择或分类器参数进行优化，旨在提高人脸识别的准确率与鲁棒性。项目流程涵盖人脸图像预处理、特征提取、遗传算法优化以及模式识别分类，并提供完整的模型训练、测试评估及实时识别功能，支持关键参数灵活配置。

功能特性

• 完整的处理流程：集成图像预处理、特征提取、优化算法与分类识别于一体的端到端系统。
• 遗传算法优化：利用可配置的遗传算法优化特征权重或分类器超参数，以提升模型性能。
• 全面的输出结果：提供优化后的模型参数、详细的识别评估报告以及多种可视化分析图表。
• 用户友好界面：支持通过图形界面进行单张或多张人脸图像的实时识别测试。
• 高可配置性：遗传算法参数与图像预处理参数均可通过配置文件进行设置，方便研究不同配置下的系统表现。

使用方法

1. 准备数据：将训练用的人脸图像（JPEG/PNG格式）及其对应标签文件，以及测试用的人脸图像放置于指定目录。
2. 配置参数：编辑配置文件，设置遗传算法（如种群大小、迭代次数）和图像预处理（如图像尺寸、灰度化）的相关参数。
3. 运行系统：执行主程序文件启动系统。系统将自动依次完成训练数据的预处理与特征提取、遗传算法优化过程、模型训练，并最终在测试集上进行识别评估。
4. 查看结果：程序运行后，可在输出目录查看生成的优化模型、识别结果报告（含准确率、混淆矩阵等）以及收敛曲线、特征重要性等可视化图表。
5. 实时识别：通过启动实时识别界面，加载单张或多张人脸图像进行即时识别测试。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：不少于 4 GB RAM（处理大规模图像数据集时建议8GB或以上）

文件说明

主程序文件作为整个项目的核心控制枢纽，负责协调系统全部工作流程。其实现了系统初始化与参数配置的读取、人脸图像的批量预处理与特征提取操作、调用遗传算法模块以优化特征或模型参数、利用优化结果训练最终的人脸分类器模型、对测试数据集进行识别并生成性能评估报告，同时负责启动实时识别交互界面以及生成各类可视化结果图表。