基于2DPCA的人脸识别与重建MATLAB项目

资 源 简 介

本项目采用二维主成分分析（2DPCA）算法实现高效人脸识别与图像重建。通过提取人脸全局特征构建特征子空间，结合最近邻分类器进行身份识别，并支持从低维特征还原原始人脸图像。代码结构清晰，适合模式识别与图像处理研究。

详 情 说 明

基于2DPCA的人脸识别与重建系统

项目介绍

本项目是一个基于二维主成分分析（2DPCA）算法的人脸识别与重建系统。系统能够从输入的二维灰度人脸图像中提取全局特征，构建特征子空间，实现高效的人脸身份识别和图像重建功能。通过提供完整的性能评估指标，系统可用于人脸识别算法研究与应用开发。

功能特性

• 人脸识别功能：通过2DPCA算法提取人脸图像的全局特征，生成特征子空间，利用最近邻分类器进行人脸身份匹配
• 人脸重建功能：利用2DPCA的特征基向量和投影系数，实现从低维特征空间到原图像空间的重建
• 性能评估功能：计算识别准确率和重建误差，提供量化评估指标
• 可视化展示：支持特征脸展示、识别对比图、重建效果对比图等可视化结果

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集和测试数据集整理为统一尺寸的二维灰度图像矩阵集合
2. 参数配置：设置主成分数量、距离度量阈值等配置参数
3. 运行系统：执行主程序启动识别与重建流程
4. 结果分析：查看识别结果、重建图像和性能评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据预处理、2DPCA特征提取、特征空间构建、人脸识别分类、图像重建处理、性能评估计算以及结果可视化展示等完整的处理流程。该文件作为系统入口，协调各功能模块的顺序执行，实现从原始图像输入到最终结果输出的端到端处理。