MATLAB基于PCA与SVD特征提取的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目实现了一个轻量级的人脸识别实验系统，利用SVD降维PCA提取特征脸，构建训练集与测试集，通过最小距离分类器完成高效人脸识别，适用于算法验证与教学演示。

详 情 说 明

基于PCA与SVD特征提取的人脸识别最小距离分类实验系统

项目介绍

本项目实现了一个轻量级的人脸识别实验系统，采用主成分分析（PCA）与奇异值分解（SVD）相结合的特征提取方法，结合最小欧氏距离分类器，构建完整的人脸识别流程。系统能够有效处理灰度人脸图像，通过维度约简提取鉴别特征，实现高效准确的人脸分类识别。

功能特性

• 完整的识别流程：包含图像读取、特征提取、子空间投影、分类识别和结果评估全流程
• 基于SVD的PCA实现：采用奇异值分解高效计算主成分特征，支持能量保留阈值设定
• 特征脸可视化：可直观展示前k个主成分对应的特征向量（特征脸）
• 最小距离分类：基于欧氏距离的简单高效分类器，输出分类标签和置信度评分
• 多维度结果展示：提供识别结果对比图、准确率统计等全面分析

使用方法

1. 准备数据：将训练集和测试集的人脸图像整理为统一尺寸的灰度图像（建议112×92像素）
2. 参数配置：在代码中设置保留的主成分数量或能量保留阈值（如80%）
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成训练和识别流程
4. 查看结果：系统将输出特征脸可视化、识别结果、性能评估和对比图像

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括训练集与测试集的数据读取与预处理、基于奇异值分解的主成分分析特征提取、特征脸子空间的构建与投影、最小欧氏距离分类器的训练与测试执行、识别结果的可视化展示以及整体识别性能的准确率计算评估。