基于MATLAB的K-L变换与特征脸人脸识别系统

资 源 简 介

本项目实现完整的人脸检测与识别流程，包含人脸区域检测、特征脸空间构建和人脸识别三大模块。通过K-L变换提取人脸特征向量，构建特征脸空间，实现高效的人脸匹配识别。系统支持标准化人脸裁剪和投影识别功能。

详 情 说 明

基于K-L变换与特征脸的人脸检测与识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸检测与识别系统，结合了传统图像处理与模式识别技术。系统通过K-L变换（主成分分析PCA）从训练人脸图像中提取主要特征向量，构建特征脸空间，进而实现高效的人脸身份识别。系统包含人脸检测、特征提取和身份识别三大核心模块，能够自动处理输入图像并输出识别结果。

功能特性

• 人脸区域检测：自动定位输入图像中的人脸区域，并进行标准化裁剪处理
• 特征脸生成：对训练集进行K-L变换，提取主要特征向量构建特征脸空间
• 可视化展示：显示前N个主要特征脸的图像表示
• 人脸识别：将待识别人脸投影到特征脸空间，通过最近邻分类实现身份匹配
• 结果分析：提供人脸坐标、身份ID、置信度评分及相似度对比等详细信息
• 性能评估：生成识别准确率、处理时间等系统性能统计报告

使用方法

数据准备

1. 训练数据集：准备包含多个人物的人脸图像库

- 格式：JPEG/PNG图像文件 - 要求：包含不同光照、角度变化的人脸图像 - 尺寸：建议统一标准化尺寸（如100×100像素） - 标注：每张图像需标注对应人物ID

1. 测试数据：准备待识别的单张人脸图像

- 格式：JPEG/PNG图像文件 - 要求：包含清晰可见的人脸区域

运行步骤

1. 配置系统参数（图像尺寸、特征脸数量等）
2. 加载训练数据集进行特征脸空间构建
3. 输入测试图像进行人脸检测与识别
4. 查看识别结果和性能报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB（推荐R2018a或更高版本）
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：500MB可用磁盘空间
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

main.m文件作为系统的主要入口程序，集成了人脸检测、特征提取和识别分类的完整流程控制功能。该文件负责协调各模块的数据流转与函数调用，实现从图像输入到结果输出的全自动处理，包括训练数据预处理、特征脸空间构建、测试图像识别计算以及最终的可视化结果展示。