MATLAB实现的LBP人脸识别系统及性能评估项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了完整的人脸识别流程：通过局部二值模式（LBP）提取图像特征，构建直方图特征向量，并采用多数投票机制完成分类识别。系统包含性能评估模块，适用于人脸识别算法的研究与教学应用。

详 情 说 明

基于局部二值模式（LBP）的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于局部二值模式（LBP）算法的人脸识别系统。系统通过局部二值化处理提取人脸纹理特征，构建特征直方图向量，并采用距离度量方法进行身份识别。该系统支持多个人脸数据库的测试评估，具备参数调优功能和实时识别演示能力，为人脸识别算法的研究与应用提供了完整的解决方案。

功能特性

• LBP特征提取：实现多种LBP变体算法，支持半径参数和邻域点数的灵活配置
• 特征向量构建：采用图像分块处理策略，基于LBP模式图生成统计直方图特征向量
• 多数据库支持：兼容ORL、Yale等标准人脸数据库，支持自定义数据集加载
• 性能评估系统：自动计算识别准确率、召回率等评估指标，生成详细性能报告
• 实时识别演示：集成摄像头实时采集功能，实现动态人脸识别展示
• 可视化分析：提供LBP特征图、直方图分布等中间结果的可视化输出
• 参数对比分析：支持不同参数设置下的性能对比，生成比较分析图表

使用方法

基本识别流程

1. 准备训练数据集（支持jpg、png等常见图像格式）
2. 配置LBP参数（半径、邻域点数、图像分块大小等）
3. 运行系统进行模型训练
4. 输入测试图像进行识别
5. 查看识别结果和性能评估报告

实时识别模式

启动摄像头实时识别功能，系统将自动检测画面中的人脸并进行实时身份识别，显示识别结果和置信度。

性能评估模式

选择多数据库测试模式，系统将自动加载指定数据库，运行批量测试并生成包含准确率、召回率等指标的详细评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：至少4GB RAM（推荐8GB）
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 摄像头（实时识别功能）：支持MATLAB图像采集工具箱的USB摄像头

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能模块，包括人脸数据库的加载与预处理、LBP特征提取算法的参数化实现、特征向量的构建与标准化处理、基于距离度量的人脸分类识别、识别性能的自动化评估与报告生成，以及摄像头实时人脸识别的完整演示流程。该文件通过模块化设计实现了训练模式、测试模式和实时识别模式的无缝切换，为用户提供统一的操作接口和完整的系统功能。