[MATLAB项目]基于PCA特征降维与SVM分类的人脸识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一套完整的人脸识别系统，采用PCA算法进行人脸特征提取和降维，结合SVM分类器实现高效识别。系统包含数据预处理、特征提取、模型训练和识别四个核心模块，适用于人脸识别相关研究与应用。

详 情 说 明

基于PCA特征降维与SVM分类的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸识别系统，采用主成分分析（PCA）进行特征提取和降维处理，结合支持向量机（SVM）进行分类识别。系统包含数据预处理、特征提取、模型训练和识别测试四个核心模块，能够有效处理标准化的人脸图像数据集，并实现高准确率的身份识别。

系统适用于标准人脸图像数据集（如ORL、Yale等），输入图像为统一尺寸的灰度图像矩阵，输出包括识别准确率评估、混淆矩阵分析、特征可视化以及测试样本的预测结果与置信度评分。

功能特性

• 数据预处理：自动加载人脸图像数据集，进行灰度化处理和尺寸标准化
• 特征降维：采用PCA算法提取人脸图像的主要特征成分，实现高维数据降维
• 模型训练：使用SVM分类器对降维后的特征数据进行训练，构建识别模型
• 性能评估：提供准确率计算、混淆矩阵分析等全面的模型评估指标
• 结果可视化：生成特征向量分布图和分类结果可视化报告
• 置信度评分：输出测试样本的预测标签及对应的分类置信度

使用方法

1. 数据准备：将人脸图像数据集按类别分文件夹存放，确保图像为灰度格式
2. 参数配置：根据需要调整PCA降维维数和SVM模型参数
3. 模型训练：运行系统进行特征提取和分类器训练
4. 识别测试：使用训练好的模型对新的人脸图像进行识别测试
5. 结果分析：查看生成的准确率报告、混淆矩阵和可视化图表

系统要求

• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间
• 依赖工具包：MATLAB图像处理工具箱、统计与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包括数据读取与预处理、PCA特征降维处理、SVM分类模型训练、人脸识别测试执行，以及最终的结果评估与可视化输出。该文件实现了从原始图像输入到识别结果生成的全链路功能，用户可通过简单配置即可完成整个人脸识别过程。