基于PCA与SVM的MATLAB人脸识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现人脸识别系统，利用主成分分析（PCA）进行图像特征提取与降维，结合支持向量机（SVM）分类器完成身份识别。系统包含训练与测试模块，支持对新输入人脸图像的快速准确识别，适用于人脸验证场景。

详 情 说 明

基于主成分分析与支持向量机的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的人脸识别系统，核心技术结合了主成分分析（PCA）进行特征提取与支持向量机（SVM）进行分类决策。系统能够对输入的灰度人脸图像进行身份识别，并提供模型训练、测试以及详细的性能评估功能。适用于标准人脸数据库（如ORL、Yale等）的处理与分析。

功能特性

• 特征降维与提取：利用PCA算法对高维度人脸图像进行降维，提取最具判别力的特征，有效降低计算复杂度。
• 高效分类识别：采用SVM分类器对PCA提取的特征进行训练和分类，实现高精度的人脸身份识别。
• 完整流程支持：系统包含独立的训练模块和测试模块，支持从模型构建到实际应用的全过程。
• 结果可视化与分析：训练阶段可生成特征贡献率分析图；测试阶段可输出识别结果、置信度及耗时，并支持结果可视化展示。
• 性能评估：提供准确率、精确率、召回率等多项指标，全面评估系统性能。

使用方法

训练阶段

1. 准备数据：将训练用的人脸图像数据集放入指定目录。图像应为统一尺寸的灰度图，并确保有对应的标签文件。
2. 配置参数：根据需要，在代码中设置PCA希望保留的方差贡献率（或主成分数量）以及SVM的相关参数。
3. 执行训练：运行训练模块。系统将自动完成图像预处理、PCA特征空间构建和SVM分类器训练。
4. 获取输出：训练完成后，将保存PCA模型（特征空间、均值脸等）、SVM分类器模型以及特征值贡献率的可视化图表。

测试阶段

1. 加载模型：确保训练阶段生成的PCA模型和SVM模型文件已就位。
2. 输入图像：提供单张或多张待识别的灰度人脸图像，其格式和尺寸应与训练图像一致。
3. 执行识别：运行测试模块。系统将加载模型，对输入图像进行特征提取和分类。
4. 查看结果：系统会返回每张测试图像的预测身份标签、识别的置信度评分以及处理耗时。同时，可查看测试图像与识别结果的对比可视化。

系统要求

• 编程语言: MATLAB
• 工具依赖: 需要MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox以支持SVM相关函数。
• 图像要求: 输入人脸图像需为灰度图，且尺寸统一（如112×92像素）。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度功能，它整合了数据读取、预处理、模型训练与评估以及最终的识别应用流程。具体而言，该文件实现了用户交互界面的初始化、关键识别参数（如PCA降维维度）的配置、训练与测试模式的选择判断，并据此调用相应的特征提取和分类子模块。在训练模式下，它驱动完成PCA模型的创建与SVM分类器的学习，并保存所得模型及性能分析图表；在测试模式下，则负责加载已有模型，对新样本进行预测，并输出详细的识别结果与可视化信息。