基于MATLAB的LDA人脸识别系统：特征提取与身份验证

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现线性判别分析（LDA）进行人脸特征提取与识别。支持图像预处理（灰度化、归一化、光照均衡），通过构建判别子空间并结合最近邻分类器实现高效身份识别，提供准确率与混淆矩阵评估。

详 情 说 明

基于线性判别分析（LDA）的人脸特征提取与识别系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的人脸识别系统，采用线性判别分析（LDA）算法进行特征提取和判别分析。系统通过图像预处理、特征降维、模式分类等流程，能够有效识别人脸身份，并提供全面的性能评估和可视化分析。

功能特性

• 图像预处理：支持灰度转换、尺寸归一化、光照均衡化等预处理操作
• 特征提取：结合PCA降噪和LDA判别分析，构建最优特征子空间
• 模式识别：采用最近邻分类器实现高效准确的人脸身份识别
• 性能评估：提供识别准确率、混淆矩阵等多维度评估指标
• 可视化分析：支持特征空间分布和识别结果的可视化展示

使用方法

1. 准备人脸图像数据集，确保训练集和测试集图像尺寸一致
2. 配置图像路径和参数设置（图像尺寸、降维维度等）
3. 运行主程序启动训练和识别流程
4. 查看输出的识别结果和性能分析报告
5. 分析可视化图表优化模型参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg、png等）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，实现了从数据加载、图像预处理到特征提取与识别的全过程控制。具体包含数据读取与标签解析、图像灰度化与尺寸标准化、光照校正处理、PCA预处理降维、LDA特征子空间构建、最近邻分类器训练与预测、识别准确率计算与混淆矩阵生成、特征分布可视化以及性能分析报告输出等核心功能。