基于K-L变换的MATLAB全自动人脸识别系统

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了一套完整的人脸识别流程，包括图像灰度化、归一化与直方图均衡化预处理，利用K-L变换（PCA）进行特征提取与降维，并集成最近邻或支持向量机分类器，实现高效的人脸自动识别与匹配。

详 情 说 明

基于K-L变换与特征提取的全自动人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的全自动人脸识别系统。该系统通过对输入的人脸图像进行预处理、K-L变换（主成分分析）降维和特征提取，并利用分类器完成人脸的自动识别与匹配。系统能够高效地处理单张或批量人脸图像，输出可靠的识别结果，适用于需要对正面人脸进行自动化识别的应用场景。

功能特性

• 图像预处理：自动完成人脸图像的灰度化、尺寸归一化及直方图均衡化。
• 特征提取与降维：采用K-L变换（PCA）方法，有效降低数据维数并提取最具判别性的人脸特征。
• 高效分类识别：集成多种分类器选项（如最近邻分类器、支持向量机），实现高精度人脸匹配。
• 灵活的输入输出：支持单张或批量JPEG/PNG图像输入，输出清晰的识别标签和置信度。
• 未知人脸处理：当输入人脸不在数据库时，系统能够返回“未知人脸”提示。

使用方法

1. 准备数据库：将已知人脸图像按照预定格式存储在指定数据库目录下，并配置对应的人物标签。
2. 配置系统参数：根据需要调整图像预处理参数、PCA降维维数以及分类器类型等设置。
3. 运行识别系统：

- 对于单张图像识别，指定输入图像路径即可。 - 对于批量识别，将待识别图像存放于同一文件夹并指定该文件夹路径。

1. 获取结果：系统将在命令行或指定输出文件中显示识别结果，包括人物标签和匹配置信度。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：建议不少于 4 GB RAM
• 输入图像要求：JPEG或PNG格式，包含单人正面人脸，背景简单，分辨率建议不低于100×100像素。

文件说明

主程序文件集成了系统的全部核心功能，包括：系统初始化与参数配置、人脸图像数据库的加载与特征训练、待识别图像的读取与预处理流程、基于K-L变换的特征提取与降维计算、分类器匹配与识别决策逻辑，以及最终识别结果的生成与输出展示。