基于MATLAB的SVM人脸特征提取与识别系统实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了完整的人脸识别流程，包含图像预处理、PCA/LBP特征提取以及SVM分类器训练与识别模块。系统支持对输入人脸图像进行自动处理与高精度身份识别，适用于人脸验证场景。

详 情 说 明

基于SVM的人脸特征提取与识别系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于支持向量机（SVM）的人脸识别系统。系统整合了人脸图像预处理、特征提取、分类识别与性能评估等多个模块，旨在提供一个完整、高效且可解释的人脸识别解决方案。通过结合PCA/LBP特征提取技术与SVM强大的分类能力，该系统能够对输入的人脸图像进行准确的身份识别，并提供全面的可视化分析和性能评估报告。

功能特性

• 人脸图像预处理模块：自动完成输入图像的灰度化、尺寸归一化及光照补偿等预处理操作，为后续特征提取提供标准化的数据。
• 特征提取模块：支持采用主成分分析（PCA）或局部二值模式（LBP）算法，从预处理后的人脸图像中提取出低维、鉴别性强的特征向量。
• SVM分类器模块：利用提取的特征向量训练SVM分类模型，并对新的人脸图像进行识别分类，同时输出预测标签及置信度得分。
• 结果分析模块：系统自动计算并生成识别准确率、召回率、混淆矩阵、ROC曲线等多种性能评估指标，便于模型分析与优化。
• 可视化界面：提供直观的图形界面，实时展示图像预处理效果、特征提取过程、识别结果对比以及关键的评估图表。

使用方法

1. 准备数据：组织训练数据集与测试数据集。训练集应包含多个已知标签的人脸图像，测试集为待识别的图像。建议将所有图像调整为统一尺寸（如128×128像素）。
2. 启动系统：运行主程序文件以启动系统图形用户界面。
3. 配置与训练：在界面中选择特征提取方法（PCA或LBP），设置SVM相关参数（可选），然后加载训练数据集开始模型训练。
4. 识别与评估：加载测试图像或测试集进行识别。系统将显示识别结果，并自动生成详细的性能评估报告和可视化图表。
5. 查看结果：在界面中浏览识别出的标签、置信度、特征对比图、决策边界示意图、ROC曲线和混淆矩阵等结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件汇聚了系统的核心功能，承担了用户交互界面的创建与调度、整体流程的控制、各功能模块（包括图像预处理、特征提取、模型训练与测试）的协调执行，以及最终识别结果与性能分析图表的集成展示。