MATLAB实现基于鲁棒稀疏编码的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB复现Yang经典论文的鲁棒稀疏编码算法，构建高效人脸识别系统。支持含遮挡/无遮挡人脸图像处理，通过稀疏表示分类实现高精度识别，包含完整训练-测试流程与特征提取模块，适用于图像识别研究。

详 情 说 明

基于鲁棒稀疏编码的人脸识别系统

项目介绍

本项目是基于杨建超等人经典论文实现的鲁棒稀疏编码人脸识别系统。系统采用稀疏表示分类（SRC）方法，能够有效处理包含遮挡和噪声的人脸图像。通过集成鲁棒主成分分析（Robust PCA）和稀疏编码技术，实现高精度的人脸识别。

功能特性

• 鲁棒识别能力：专门针对遮挡人脸图像优化，有效处理现实场景中的非理想条件
• 完整流程实现：涵盖特征提取、字典学习、稀疏编码、分类决策全流程
• 可视化分析：提供原始图像、重构图像、稀疏系数分布等多维度可视化
• 性能评估：输出识别准确率、计算时间等量化指标
• 参数可配置：支持稀疏度约束λ值、分类阈值等关键参数灵活调整

使用方法

准备数据

• 训练数据：将多个人脸对象的多张灰度图像整理为MATLAB矩阵格式或图像文件集
• 测试数据：准备待识别的单张或多张人脸图像（可包含随机遮挡或噪声）

运行识别

1. 配置系统参数（稀疏编码参数、分类阈值等）
2. 执行训练流程构建人脸字典
3. 运行测试流程进行人脸识别
4. 查看识别结果和性能指标

输出结果

• 识别结果：测试图像的识别标签及置信度评分
• 性能指标：识别准确率、计算时间等评估数据
• 可视化结果：原始图像、重构图像、稀疏系数分布图
• 诊断信息：稀疏编码收敛情况、残差分析等调试信息

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱、优化工具箱
• 内存要求：建议4GB以上内存
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括数据加载与预处理、字典学习与优化、稀疏编码求解、分类决策与结果输出等完整功能模块。该文件协调各算法组件的执行顺序，管理参数配置与结果展示，为用户提供一站式的训练与测试体验。通过该文件可以完成从原始图像输入到最终识别结果输出的全流程处理。