MATLAB实现的LDA（线性判别分析）人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现LDA算法，通过对人脸图像进行特征提取和降维，完成高效的人脸识别。已在ORCL库上验证性能，识别率高，适合学习和实际应用。

详 情 说 明

LDA人脸识别系统实现与性能验证

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了线性判别分析（LDA）算法，专门用于人脸识别任务。系统通过提取人脸图像的特征向量，利用LDA算法进行有效的降维和分类，实现了高效的人脸识别功能。项目已在ORCL标准人脸数据库上完成测试，展现出优异的识别性能，同时具备良好的可扩展性，能够适配其他标准人脸数据库。

功能特性

• 完整的处理流程：包含数据预处理、特征提取、模型训练和识别测试等全流程功能
• 高性能识别：在ORCL人脸库上实现了优秀的识别准确率
• 多维性能评估：提供准确率报告、混淆矩阵、精确率、召回率等综合评估指标
• 结果可视化：支持特征向量降维结果的可视化展示
• 置信度评分：为每个测试样本提供分类结果及相应的置信度评分

使用方法

1. 数据准备：将人脸图像数据集整理为统一尺寸（推荐128×128像素），支持jpg、png、bmp等常见格式
2. 数据集配置：按照ORCL或其他标准人脸数据库的规范格式组织训练集和测试集，并准备相应的标签信息
3. 模型训练：运行主程序进行LDA模型训练，系统将自动完成特征提取和分类器构建
4. 性能测试：使用测试集评估模型性能，获取识别准确率和其他评估指标
5. 结果分析：查看生成的可视化结果和性能报告，分析系统识别效果

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）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了数据加载与预处理、LDA特征提取与降维、分类模型训练、人脸识别测试、性能评估指标计算以及结果可视化输出等功能模块。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协作，确保人脸识别任务的完整执行。