基于Fisher线性判别的人脸分类识别系统MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目使用Fisher线性判别分析（LDA）技术实现人脸识别。系统包含数据预处理、特征提取和模型训练模块，能够高效构建判别子空间并对新人脸图像进行分类识别，代码结构清晰，便于扩展和应用。

详 情 说 明

基于Fisher线性判别的人脸分类识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Fisher线性判别分析（LDA）的人脸分类与识别系统。系统核心思想是从人脸训练图像中学习一个最优的判别子空间，使得不同类别的人脸在该子空间中有最大的类间散度和最小的类内散度。新输入的人脸图像将被投影到此子空间，通过比较与各类别投影中心的距离来实现分类识别。该方法在保持主成分分析（PCA）降维优势的同时，增强了类别判别能力。

功能特性

• 数据预处理：自动读取并标准化灰度人脸图像数据，处理不同光照和尺寸问题。
• 特征降维：结合PCA进行初步降维以消除冗余信息，再使用LDA提取最具判别力的特征。
• 模型训练：基于训练集计算Fisher判别向量，构建高效分类子空间。
• 人脸识别：对新输入人脸图像进行投影和相似度计算，输出识别结果和置信度。
• 过程可视化：支持显示测试人脸与匹配训练样本的对比，并在命令行输出关键计算数据（如特征值、投影坐标等），便于调试和分析。

使用方法

1. 准备数据：将训练集人脸图像（如ORL或Yale人脸库）按类别组织存放，确保图像为灰度格式（如112x92像素），并准备对应的类别标签文件。

1. 系统训练：

- 运行主程序，系统自动加载训练图像和标签。 - 程序执行PCA预处理降维，保留主要能量成分。 - 进行LDA训练，计算最佳投影方向并构建分类模型。

1. 识别测试：

- 输入待识别的单张人脸灰度图像。 - 系统自动完成图像预处理、特征提取和子空间投影。 - 输出识别结果：显示匹配的类别编号、置信度评分，以及测试图像与训练集中最接近图像的对比。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a或更高版本。
• 工具包：需要MATLAB Image Processing Toolbox用于图像读取和预处理。
• 内存：建议不少于4GB RAM，处理大规模人脸库时需相应增加内存。

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，具体实现了训练数据的加载与归一化预处理、基于主成分分析的数据降维、Fisher线性判别模型的训练与参数求解、测试人脸图像的投影与最近邻分类识别，以及最终识别结果的可视化展示与详细中间数据的命令行输出功能。