基于稀疏表示分类器（SRC）的人脸识别 MATLAB 项目

资 源 简 介

本 MATLAB 项目实现稀疏表示分类器（SRC）人脸识别系统，包含图像预处理、特征提取、模型训练和识别测试模块。系统利用稀疏表示理论将测试样本表示为训练数据的线性组合，实现高效人脸识别。适用于灰度图像处理场景，代码结构清晰，便于研究和二次开发。

详 情 说 明

基于稀疏表示分类器(SRC)的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于稀疏表示分类器（Sparse Representation-based Classifier, SRC）的人脸识别系统。该系统通过稀疏表示理论，将测试人脸图像表示为训练样本字典的线性组合，并利用残差分析来确定待识别图像的身份类别。项目不仅提供了完整的识别流程，包括数据预处理、特征降维、模型训练和识别测试，还具备详细的结果可视化功能。代码结构清晰、注释详尽，特别适合人脸识别和稀疏表示领域的初学者学习和研究。

功能特性

• 完整流程：集成数据预处理、特征提取（PCA降维）、SRC模型分类与结果分析。
• 核心算法：采用基于L1范数最小化的稀疏表示分类器，确保分类的鲁棒性。
• 多维输出：提供识别身份标签、置信度评分、稀疏系数向量等多种输出信息。
• 结果可视化：可生成原始图像、基于稀疏系数的重建图像及残差对比图，便于直观理解算法原理与效果。
• 模块化设计：代码按功能模块划分，易于理解、修改和扩展。

使用方法

1. 准备数据：将人脸数据集分为训练集和测试集。训练集应包含每个目标人物的多张图像，并按人物身份组织在不同文件夹中。将所有训练图像文件夹置于一个统一的训练根目录下。测试图像可以是单张或多张灰度人脸图。
2. 配置参数：根据实际需求，在主运行脚本中调整关键参数，例如PCA降维后保留的特征维数、稀疏表示求解算法的正则化参数等。
3. 运行系统：直接执行主运行脚本。系统将自动加载数据、进行预处理、训练SRC模型并对测试图像进行识别。
4. 查看结果：命令行窗口将输出识别结果（身份标签和置信度）。同时，系统会显示可视化图形，展示稀疏重建与残差分析的过程。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 依赖工具包：需要MATLAB Image Processing Toolbox 以及 Statistics and Machine Learning Toolbox 的支持。

文件说明

主运行脚本整合了系统的核心流程，其功能包括：读取并标准化训练与测试图像数据；利用主成分分析对图像特征进行降维以构建过完备字典；调用优化算法求解测试样本在训练字典上的稀疏表示系数；根据各类别重建残差计算并判定最终身份标签；最终输出识别结果并生成相应的可视化对比图。