基于2D PCA算法的MATLAB人脸识别系统设计与精度评估

资 源 简 介

本项目实现了一个基于二维主成分分析(2D PCA)的人脸识别系统，通过MATLAB完成特征提取、降维处理和最近邻分类。系统能够对训练集进行2D PCA变换求得投影矩阵，并将测试图像投影到特征空间进行识别，最后评估识别精度。

详 情 说 明

基于二维主成分分析（2D PCA）算法的人脸识别系统设计与精度评估

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸识别系统，采用二维主成分分析（2D PCA）技术对人脸图像进行特征提取和降维处理。系统通过计算训练集图像的最优投影矩阵，将测试集图像投影到特征空间，并使用最近邻分类器进行身份识别，最终输出识别准确率和可视化分析结果。

功能特性

• 二维主成分分析：直接对图像矩阵进行特征提取，避免向量化过程的信息损失
• 特征空间投影：将高维人脸图像投影到低维特征空间，保留主要识别特征
• 最近邻分类：采用KNN算法在特征空间中进行人脸身份匹配
• 精度评估：提供整体识别准确率百分比和混淆矩阵分析
• 可视化展示：生成降维后特征空间的二维/三维投影图

使用方法

1. 准备数据：组织训练和测试数据集为M×N×K和M×N×L格式的图像矩阵，准备对应的标签向量
2. 运行系统：执行主程序开始训练和测试过程
3. 获取结果：系统将输出投影矩阵、识别结果、精度报告和特征可视化图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 足够的内存空间以处理图像数据矩阵

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括数据加载与预处理、二维主成分分析投影矩阵计算、训练集特征提取、测试集投影变换、最近邻分类识别、识别精度统计评估以及特征空间可视化生成等功能模块的协调执行。