MATLAB人脸特征提取系统：Gabor变换与LBP算子融合的高效识别方案

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了基于Gabor变换与LBP特征融合的人脸识别方案，支持LPP和PCA降维比对。通过同时应用Gabor滤波器和LBP算子，优化了单一变换的局限性，提升特征提取精度，适用于图像分析与模式识别任务。

详 情 说 明

基于Gabor变换与LBP算子融合的人脸特征提取及降维比对系统

项目介绍

本项目实现了一个融合Gabor变换与LBP算子的人脸特征提取与比对系统。通过结合Gabor小波变换的频域特征提取能力和LBP算子的纹理描述优势，构建鲁棒的人脸特征表示。系统采用LPP和PCA两种降维方法处理高维特征，并通过特征距离计算实现人脸相似度匹配，最终提供全面的性能对比分析。

功能特性

• 多模态特征提取：实现Gabor小波变换特征提取，并与傅里叶变换进行性能对比验证
• 特征融合增强：集成LBP算子弥补Gabor变换在局部纹理描述方面的局限性
• 双重降维处理：采用LPP（局部保持投影）和PCA（主成分分析）对高维特征进行降维
• 相似度匹配：基于特征向量距离计算实现人脸图像相似度排序
• 性能对比分析：全面评估不同特征提取方法和降维算法的计算效率与识别精度

使用方法

1. 数据准备：准备人脸图像数据集，支持jpg、png、bmp等常见格式
2. 参数配置：设置Gabor滤波器参数（方向数、尺度数、中心频率）、LBP算子参数（邻域半径、采样点数）以及降维算法参数（目标维度、邻域大小）
3. 特征提取：运行系统进行Gabor特征提取和LBP特征融合
4. 降维处理：分别使用LPP和PCA算法对融合特征进行降维
5. 匹配比对：输入查询人脸图像，获取与库中图像的相似度排名结果
6. 结果分析：查看生成的性能对比报告，包含计算时间、识别准确率等指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括人脸图像的读取与预处理、Gabor滤波器组的构建与特征提取、LBP纹理特征的计算与融合、基于LPP和PCA的双重降维处理、特征向量的相似度匹配计算，以及最终生成包含时间效率和识别准确率的性能对比分析报告。