MATLAB实现的基于主成分分析(PCA)人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个完整的人脸识别系统，涵盖图像预处理、PCA特征降维和特征脸计算。系统通过训练和识别流程实现高效人脸身份验证，适用于模式识别与图像处理研究。

详 情 说 明

基于主成分分析（PCA）的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸识别系统，采用主成分分析（PCA）技术对人脸图像进行特征降维和模式识别。系统通过计算特征脸，结合最小距离分类器，能够自动识别人脸身份。该系统适用于人脸识别算法研究、教学演示和基础身份识别应用场景。

功能特性

• 人脸图像预处理：自动完成灰度化、尺寸归一化等预处理操作
• PCA特征降维：利用主成分分析技术提取人脸关键特征
• 特征脸计算：生成并可视化主要特征脸图像
• 训练与识别：支持批量人脸数据库训练和单张图像测试识别
• 性能评估：提供识别准确率、耗时等系统性能指标
• 置信度分析：对识别结果进行可信度评估

使用方法

1. 准备训练数据：组织训练图像集，每个身份至少2张图片（建议128×128像素灰度图）
2. 准备标签文件：创建对应训练图像的人物标签信息文件
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动加载训练数据进行模型训练
4. 测试识别：输入待识别人脸图像，系统返回识别结果和相似度评分
5. 查看结果：获取识别身份标签、相似度数值及性能报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg、png等）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、PCA模型训练、特征脸计算、人脸识别匹配以及结果可视化等功能模块。该文件实现了从数据输入到识别结果输出的完整链路，为用户提供一站式人脸识别解决方案。