MATLAB实现的LDA人脸识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用线性判别分析（LDA）算法进行人脸识别。系统通过降维和最大化类间差异提升分类效果，包含训练与识别两个核心阶段，适用于高效的人脸验证场景。

详 情 说 明

基于线性判别分析（LDA）的人脸识别系统

项目介绍

本项目采用线性判别分析（LDA）算法构建了一个高效的人脸识别系统。系统核心目标是通过特征降维，最大化不同人脸类别之间的差异，从而提升分类精度。系统工作流程清晰划分为模型训练与人脸识别两个阶段：训练阶段从已知身份的人脸图像中提取特征并构建LDA模型；识别阶段则利用该模型对未知人脸图像进行分类判定。项目支持多用户数据的管理，并提供识别准确率的量化分析功能。

功能特性

• 高效特征提取与降维：结合PCA进行数据预处理，并运用LDA算法进行特征投影，有效保留最具判别力的特征信息。
• 两阶段处理流程：包含独立的模型训练模块和图像识别模块，结构清晰，便于使用和扩展。
• 准确的分类识别：对输入的人脸测试图像，系统能够输出其对应的身份类别标签。
• 性能评估与分析：系统可对整个测试数据集进行批量识别，并生成详细的识别准确率统计报告。
• 结果可视化：可选功能，支持展示经过LDA投影后的特征空间分布图，以及人脸匹配的对比效果图。

使用方法

1. 准备数据：

* 训练数据：将已知类别（如不同用户ID）的人脸图像组织到指定目录结构中，建议使用标准灰度人脸数据库（如Yale、ORL）。 * 测试数据：确保待识别的人脸图像尺寸与训练图像保持一致。

1. 系统运行：

* 启动主程序文件。系统将首先读取训练图像，进行特征提取并训练LDA模型。 * 模型训练完成后，系统会加载测试图像进行识别，并输出每张图像的识别结果（用户ID）。

1. 获取结果：

* 在命令行或指定输出文件中查看识别出的类别标签。 * 系统会自动计算并在界面显示整个测试集的识别准确率。 * 根据需要，可启用可视化功能查看特征分布及匹配对比图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必要工具箱：MATLAB Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心和入口点，负责协调完成从数据读取、预处理、模型训练到最终识别与结果分析的全套流程。其主要功能包括：初始化环境与参数设置、驱动训练集与测试集图像的加载与特征提取、执行PCA预处理与LDA模型训练、对新输入的人脸图像进行实时分类识别、计算并展示识别准确率等统计指标，以及管理可选的可视化结果的生成与显示。