基于2DPCA与SVM的MATLAB人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了高效的人脸识别系统，采用二维主成分分析(2DPCA)进行特征降维，并结合支持向量机(SVM)分类器完成精准识别，显著提升图像处理性能与分类准确率。

详 情 说 明

基于2DPCA特征提取与SVM分类器的优化人脸识别系统

项目介绍

本项目实现一种新型人脸识别解决方案，通过二维主成分分析（2DPCA）技术进行高效特征提取，结合支持向量机（SVM）分类器进行精准模式识别。系统能够自动处理人脸图像数据，完成特征降维和分类决策，显著提升人脸识别的准确率和运算效率。支持单张人脸识别和批量人脸数据库识别两种模式，包含完整的训练和测试流程。

功能特性

• 高效特征提取：采用2DPCA技术直接从二维图像矩阵提取特征，避免向量化过程的信息损失
• 精准模式识别：基于SVM分类器实现高精度人脸身份识别
• 双模式识别：支持单张人脸识别和批量人脸数据库识别
• 完整评估体系：提供特征分析报告、识别结果和详细的性能评估指标
• 灵活参数配置：可调节2DPCA降维维度、SVM核函数类型和正则化参数

使用方法

数据准备

• 训练数据集：包含多个人脸样本的图像集合（建议格式：JPEG/PNG，需尺寸标准化）
• 测试数据：单张人脸图像或待识别的人脸图像数据集

参数配置

根据需要调整以下参数：

• 2DPCA降维维度设置
• SVM核函数类型（线性/多项式/RBF等）
• 正则化参数C值

运行流程

1. 准备标准化的人脸图像数据集
2. 配置系统运行参数
3. 执行训练流程生成特征提取矩阵和分类器模型
4. 进行测试识别获取预测结果
5. 查看性能评估报告和分析图表

输出结果

系统运行后将生成：

• 特征分析报告（2DPCA特征向量可视化、特征方差贡献率统计）
• 识别结果（测试图像的预测身份标签、分类置信度评分）
• 性能评估（识别准确率、混淆矩阵、ROC曲线等）
• 模型文件（训练完成的SVM分类器模型参数及特征提取矩阵）

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱

硬件建议

• 内存：至少8GB RAM
• 存储空间：1GB以上可用空间
• 处理器：Intel i5或同等性能以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要包括数据加载与预处理功能、2DPCA特征提取算法的执行、SVM分类器的训练与优化过程、人脸识别任务的分发与处理，以及结果可视化与性能评估报告的生成。该文件整合了所有关键模块，为用户提供完整的流程控制接口。