MATLAB实现基于2D-PCA与KNN的高效人脸识别算法

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了完整的人脸识别解决方案，通过2D-PCA进行图像特征降维，结合KNN分类器构建识别模型。支持数据预处理、训练测试流程自动化，并输出识别准确率与性能评估，适用于人脸识别算法的快速验证与教学演示。

详 情 说 明

基于2D-PCA和KNN的人脸识别高效算法实现

项目介绍

本项目实现了一种高效的人脸识别算法，结合了二维主成分分析(2D-PCA)和K近邻(KNN)分类器。通过2D-PCA方法直接对图像矩阵进行特征提取和降维，避免了传统PCA需要将图像展平为一维向量的过程，有效保留了图像的空间结构信息，提高了特征提取的效率和识别性能。

功能特性

• 图像预处理: 支持人脸图像的尺寸标准化、灰度化等预处理操作
• 特征降维: 采用2D-PCA方法提取人脸图像的主成分特征，降低数据维度
• 分类识别: 基于KNN算法构建高效的人脸识别分类器
• 完整流程: 实现从数据加载、特征提取、模型训练到测试评估的完整流程
• 性能评估: 提供识别准确率、混淆矩阵、计算时间等多项评估指标
• 结果可视化: 支持特征空间分布和识别结果的可视化展示

使用方法

1. 数据准备: 将训练数据集和测试数据集分别放置在指定目录，确保图像格式统一（建议jpg/png格式）
2. 参数配置: 设置2D-PCA的降维维度和KNN的K值等超参数
3. 模型训练: 运行训练流程，提取训练集特征并构建KNN分类器
4. 模型测试: 使用测试集评估模型性能，获取识别结果和评估指标
5. 结果分析: 查看生成的性能报告和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 统计学和机器学习工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox)
• 足够的内存空间（根据图像数据集大小而定）

文件说明

主程序文件实现了完整的算法流程控制，包含数据读取与预处理、2D-PCA特征提取、KNN模型训练与测试、性能评估与结果可视化等核心功能模块的统一调度与执行。