MATLAB实现基于对角DCT与2DPCA融合的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台，结合对角离散余弦变换(DCT)与二维主成分分析(2DPCA)，实现高效人脸特征提取与识别。通过对输入图像进行DCT压缩去噪和2DPCA特征降维，显著提升识别精度与计算效率。

详 情 说 明

基于对角离散余弦变换与二维主成分分析的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一种高效的人脸识别系统，核心创新点在于融合了对角离散余弦变换（DCT）与二维主成分分析（2DPCA）技术。系统首先利用对角DCT对人脸图像进行预处理，实现数据压缩与噪声抑制；随后应用2DPCA直接从图像矩阵中提取最具鉴别力的特征，避免了传统方法中先将图像转换为向量的步骤；最后采用最近邻分类器完成身份匹配。该系统特别适合于中小规模人脸数据库的实时识别应用场景，在保证高识别率的同时提升了特征提取的效率。

功能特性

• 高效特征提取：结合对角DCT的能量压缩特性与2DPCA的矩阵直接处理优势，实现快速、稳健的特征降维。
• 噪声鲁棒性：DCT预处理有效滤除高频噪声，提升系统在非理想条件下的识别性能。
• 直观结果展示：系统提供识别准确率、分类标签列表，并可可视化DCT系数分布与特征空间投影，便于分析与调试。
• 标准化输入：支持常见的灰度人脸数据集（如ORL, Yale），要求输入图像为统一尺寸的.jpg或.png格式文件。

使用方法

1. 准备数据：将训练集与测试集的人脸图像分别放置于两个文件夹中。确保所有图像为灰度图，且尺寸一致（例如112×92像素）。
2. 配置参数：根据需要，在主程序或配置文件中设置图像路径、2DPCA保留的特征维数等参数。
3. 运行系统：执行主程序。系统将自动完成以下流程：

* 读取训练与测试图像数据。 * 对每张图像进行对角DCT变换。 * 基于训练集执行2DPCA，计算特征投影矩阵。 * 提取训练集和测试集的特征矩阵。 * 使用最近邻分类器对测试集图像进行分类识别。

1. 获取结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出识别准确率，并可能生成显示分类结果和特征可视化图的窗口。

系统要求

• 软件平台: MATLAB (推荐 R2016b 或更高版本)
• 内存: 建议 4GB 以上，具体需求取决于图像数据集的大小。
• 磁盘空间: 足够存储项目代码及人脸图像数据集。

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流。它负责协调整个识别过程，具体包括：引导程序读取指定路径下的图像数据并将其转化为矩阵形式；驱动对图像矩阵进行对角离散余弦变换以完成预处理；调用二维主成分分析模块从变换后的数据中学习特征投影子空间；基于此子空间进行训练样本和测试样本的特征提取；最后，利用最近邻分类算法进行身份判别，计算并输出最终的识别准确率与分类结果，同时支持相关特征分布的可视化展示。