MATLAB实现的Gabor滤波与PCA人脸识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，通过Gabor滤波器提取人脸纹理特征，结合PCA进行特征降维与分类。系统具备完整的预处理、特征提取和识别流程，可有效应对光照、角度等变化条件。

详 情 说 明

基于Gabor滤波与主成分分析（PCA）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，结合Gabor滤波器提取人脸图像的纹理特征，并通过PCA进行特征降维和分类识别。系统包含完整的预处理、特征提取、特征降维和分类识别流程，能够有效处理不同光照、角度和表情变化的人脸图像，实现高准确率的人脸识别。

功能特性

• 完整的处理流程：集成图像预处理、特征提取、特征降维和分类识别全流程
• 强大的特征提取：采用多尺度多方向的Gabor滤波器提取人脸纹理特征
• 高效的特征降维：使用PCA方法降低特征维度，保留主要识别信息
• 可靠的识别算法：基于K最近邻（KNN）分类器实现人脸识别
• 全面的结果输出：提供特征图像、降维特征、识别结果和可视化展示
• 详细的性能分析：生成包含训练时间、识别时间和准确率的性能报告

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：包含多个人的人脸灰度图像集合（建议尺寸128×128像素，支持.jpg/.png/.bmp格式）
2. 准备测试数据集：待识别的人脸图像（格式和尺寸要求与训练集一致）
3. 准备标签文件：对应训练图像的人脸ID标签信息

运行流程

1. 将训练数据和测试数据放置在指定目录
2. 配置相关参数（如Gabor滤波器参数、PCA降维维度等）
3. 运行主程序启动人脸识别流程
4. 查看生成的识别结果和性能报告

输出结果

• Gabor滤波后的特征图像集合
• PCA处理后的低维度特征向量
• 测试图像的预测标签和识别准确率统计
• 特征提取过程的可视化图像展示
• 识别结果对比图
• 详细的性能分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：至少4GB内存，推荐8GB以上
• 存储空间：根据数据集大小预留足够空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括整个识别流程的协调与管理。具体功能涵盖数据读取与预处理、Gabor滤波器参数配置与特征提取、PCA降维模型的训练与特征变换、KNN分类器的构建与识别预测，以及最终的结果可视化与性能报告生成。该文件作为系统的入口点，负责整合各个功能模块并确保处理流程的有序执行。