基于PCA的人脸识别MATLAB系统

资 源 简 介

本项目提供完整的人脸特征提取与识别MATLAB实现方案。支持批量图像预处理（灰度化、尺寸归一化）、PCA降维特征提取及训练集构建功能，可高效建立人脸特征数据库并生成投影矩阵，适用于模式识别与图像分析研究。

详 情 说 明

基于PCA的人脸特征提取与识别系统

项目介绍

本项目是一个基于主成分分析（PCA）的人脸识别系统，实现了从人脸图像预处理、特征提取到身份识别的完整流程。系统利用PCA技术对人脸图像进行降维，提取最具鉴别力的特征向量，通过最小距离分类器实现高效准确的人脸识别。该系统适用于人脸识别算法研究、教学演示和小规模人脸识别应用场景。

功能特性

• 图像预处理：支持批量人脸图像的灰度化处理和尺寸归一化
• PCA特征提取：通过主成分分析降低数据维度，提取关键特征向量
• 训练集构建：建立人脸特征数据库并计算特征空间投影矩阵
• 实时识别：支持单张或多张测试图像的快速身份识别
• 性能评估：提供识别准确率、误识率等多项评估指标
• 可视化输出：生成特征脸、特征空间分布图和识别结果对比图

使用方法

1. 准备数据：将训练人脸图像按类别存放在指定目录，测试图像放置在另一个目录
2. 参数配置：设置PCA保留的主成分数量和图像标准化尺寸等参数
3. 训练模型：运行系统构建人脸特征数据库和投影矩阵
4. 识别测试：输入待识别人脸图像，系统输出识别结果和置信度
5. 性能分析：查看识别准确率统计和混淆矩阵等评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg、png等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括图像数据读取与预处理、PCA模型的训练与特征提取、人脸识别执行以及结果可视化与性能评估功能。该文件整合了所有关键模块，为用户提供完整的一键式解决方案。