基于PCA的人脸特征提取与降维MATLAB系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现主成分分析算法，对人脸图像进行高效特征提取和维度约简。该系统通过投影高维数据到低维子空间保留关键特征结构，适用于人脸识别预处理环节，提升识别效率与准确性。

详 情 说 明

基于PCA的人脸特征提取与降维系统

项目介绍

本项目实现了一个基于主成分分析(PCA)算法的人脸图像特征提取与维度缩减系统。系统能够将高维度的人脸图像数据投影到低维特征子空间，提取最具判别性的特征向量，同时保持原始数据的主要结构特征。该系统适用于人脸识别预处理阶段，可有效提高后续识别算法的效率和准确率。

功能特性

• PCA算法核心实现：完整的PCA算法实现，包括协方差矩阵计算、特征值分解和特征向量排序
• 智能维度选择：支持基于累计方差贡献率的维度选择策略
• 特征脸可视化：提供前几个主成分特征脸的可视化展示
• 数据预处理：支持图像归一化、去均值等预处理操作
• 性能分析：输出特征值排序结果和累计方差贡献率曲线

使用方法

1. 数据准备：准备统一尺寸的灰度人脸图像数据集，整理为M×N维矩阵格式（M为样本数，N为像素总数）
2. 参数设置：根据需要设定降维后的维度K或方差贡献率阈值
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成预处理、PCA计算和结果输出
4. 结果获取：系统输出K维特征子空间投影矩阵、原始数据的低维表示及相关可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（用于图像预处理和可视化）
• 内存要求：取决于输入图像数据的尺寸和样本数量

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、PCA模型训练、特征脸可视化以及降维结果输出等完整处理链路。具体实现了协方差矩阵构建、特征值分解计算、主成分筛选策略、投影变换操作，并能生成特征值分布与方差贡献率分析图表。