基于MATLAB的PCA-LDA-粗糙集-模糊神经网络ORL人脸识别系统发布

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了ORL人脸库的完整识别流程，包括数据预处理、PCA与LDA特征提取、粗糙集离散化及模糊神经网络分类。系统通过多阶段优化特征表示，有效提升识别准确率与鲁棒性，适用于人脸识别研究与应用开发。

详 情 说 明

基于PCA-LDA-粗糙集-模糊神经网络的ORL人脸识别系统

项目介绍

本项目是一个多层次特征处理与模式识别的ORL人脸识别系统，实现了从原始图像到最终分类的完整流程。系统通过PCA降维、LDA特征提取、粗糙集约简和模糊神经网络分类的融合方法，提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。项目还提供了基于最小距离分类器的基准方法用于性能对比分析。

功能特性

• 数据预处理：自动将ORL人脸库划分为训练集和测试集
• 特征提取与降维：结合PCA和LDA方法获得具有判别性的低维特征表示
• 数据离散化处理：将连续特征转换为离散形式，满足粗糙集理论要求
• 属性约简优化：应用粗糙集理论去除冗余特征，提高计算效率
• 智能分类器设计：采用模糊神经网络进行模型训练和参数优化
• 性能评估体系：提供多维度识别准确率测试和对比分析
• 基准方法对比：集成最小距离分类器作为性能参照基准

使用方法

1. 准备ORL人脸数据库，确保图像为灰度格式
2. 运行主程序启动系统处理流程
3. 系统将自动执行特征提取、属性约简和模型训练
4. 查看生成的识别率报告和对比分析结果
5. 输出文件包含各阶段处理结果和训练好的模型参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 神经网络工具箱
• 足够的内存空间（建议8GB以上）
• ORL人脸数据库访问权限

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了数据加载与分割、多阶段特征处理、分类模型训练与评估等核心功能。该文件协调各个算法模块的顺序执行，负责初始参数设置、中间结果传递和最终性能输出，确保系统从原始图像输入到识别结果生成的自动化运行。