基于PCA与特征值分解的MATLAB人脸识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现完整的人脸识别流程，包含图像预处理、PCA降维与特征值分解、特征提取及欧氏距离匹配。系统支持灰度化、尺寸归一化与直方图均衡化，可高效识别人脸并降低数据维度。

详 情 说 明

基于PCA与特征值分解的人脸识别系统

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)与特征脸(Eigenfaces)算法。系统通过PCA对高维人脸图像进行降维处理，提取最能代表人脸特征的主要成分，构建特征空间。通过计算待识别人脸在特征空间中的投影与训练样本的相似度，利用最近邻分类器完成身份识别。该系统具有预处理、特征提取、识别匹配和性能评估等完整功能。

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(100×100像素)和直方图均衡化处理
• PCA降维：基于特征值分解实现主成分分析，支持可调的方差保留阈值(默认95%)
• 特征提取：提取特征脸作为人脸表征的基础特征向量
• 人脸识别：支持欧氏距离和余弦相似度两种匹配策略
• 模型更新：支持训练集动态更新和特征空间重建
• 结果可视化：提供特征脸展示和识别结果对比图
• 性能评估：自动生成识别准确率、计算耗时和特征维度统计报告

使用方法

1. 准备训练数据：将已标注的人脸图像按人物分类存放，确保图像为灰度格式，尺寸统一为100×100像素
2. 配置识别参数：可调整PCA方差保留阈值等参数(默认为95%)
3. 运行识别系统：加载训练数据后，输入待识别人脸图像即可获得识别结果
4. 查看输出结果：系统将返回匹配的人物标签、置信度及可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括数据加载与预处理、PCA模型训练、人脸特征提取与匹配识别等功能模块。该文件整合了图像读取、矩阵运算、距离计算和结果可视化等操作，能够完成从原始图像输入到最终识别结果输出的完整处理链路，并生成系统性能分析报告。