基于MATLAB的K-L变换人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于K-L变换（Eigenface）的人脸识别系统。通过PCA进行特征脸提取与图像投影，完成人脸数据库训练与身份匹配，包含图像预处理和高效识别流程。

详 情 说 明

基于K-L变换（Eigenface）的人脸识别系统

项目介绍

本项目利用K-L变换（又称主成分分析，PCA）技术实现高效的人脸特征提取与身份识别。系统通过对训练人脸数据库进行统计分析，构建出能够表征人脸主要变化的特征脸（Eigenface）空间。输入待识别人脸图像后，系统将其投影至该特征子空间，通过与已知人脸的低维特征进行相似度匹配，完成身份鉴定。该系统适用于人脸验证、身份检索等多种应用场景。

功能特性

• 人脸图像预处理：支持标准灰度人脸图像的读取与格式统一。
• 特征脸提取：基于训练集计算协方差矩阵并进行特征分解，生成特征脸。
• 降维投影：将高维人脸图像投影到低维特征子空间，保留主要识别信息。
• 分类匹配：采用欧氏距离度量，实现单人脸及多目标人脸的识别。
• 结果可视化：可显示前k个特征脸图像及识别结果。
• 性能评估：支持计算识别准确率、绘制混淆矩阵等量化指标。

使用方法

1. 准备数据：将训练用的人脸数据库（如ORL、Yale）放入指定目录，确保图像为统一尺寸（如112×92像素）的灰度图。
2. 参数设置：可选项，设置主成分保留数量（默认保留95%能量）或直接指定特征向量数量。
3. 运行系统：启动主程序。系统将自动完成训练、特征提取和模型构建。
4. 进行识别：输入待识别的单张或多张人脸图像（需与训练集尺寸一致），系统将返回匹配的身份ID、相似度评分及性能报告。
5. 查看结果：系统会输出特征脸可视化图形、识别结果以及降维后的投影坐标。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 内存：建议不少于4GB，处理大规模数据集时需更大内存

文件说明

主程序文件封装了系统的核心流程，其功能包括：驱动整个识别流程的执行，协调数据读取、预处理、特征脸空间构建、人脸投影与匹配等关键模块的调用，并提供识别结果的可视化输出与性能分析报告。