基于MATLAB的人脸识别LODA特征降维系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的MATLAB人脸识别系统，支持ORL和YALE数据库自动加载、训练/测试集划分，并通过LODA算法进行高效特征提取。系统结构清晰，便于研究者快速开展人脸分类实验。

详 情 说 明

基于人脸图像数据库的LODA分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于LODA（Local Outlier Detection Algorithm）算法的人脸图像分类系统。系统支持ORL和YALE两个人脸数据库的自动处理，包含数据预处理、样本划分、特征提取和分类评估四个核心模块，能够有效完成人脸图像的分类任务并输出可视化分析结果。

功能特性

• 数据预处理模块：自动识别并加载ORL和YALE人脸数据库的标准格式，进行图像标准化处理
• 样本划分模块：按标准协议分离训练集和测试集，确保实验的可重复性
• 特征提取模块：运用LODA算法对高维人脸图像数据进行特征降维处理
• 分类评估模块：对降维后的特征数据进行分类性能分析，输出准确率报告
• 可视化展示：提供特征降维后的数据分布图和分类边界可视化

使用方法

1. 准备数据：将ORL或YALE数据库放置在指定目录下
2. 配置参数：根据需要调整数据集类型、划分比例等参数
3. 运行系统：执行主程序启动分类流程
4. 查看结果：系统会自动输出分类准确率并生成可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持灰度图像处理

文件说明

main.m文件作为系统的核心控制模块，负责协调整个分类流程的执行。该文件实现了数据库类型的自动识别与加载、训练测试样本的标准化划分、LODA特征提取算法的调用执行、分类器性能的评估分析，以及最终结果的可视化展示功能。通过该文件可以完整地运行从数据输入到结果输出的全部分类流程。