MATLAB实现基于特征脸的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发一种基于PCA（主成分分析）的人脸识别系统。支持批量灰度图像预处理、特征脸提取与匹配识别，适合算法验证与学术研究。

详 情 说 明

基于特征脸（Eigenface）的MATLAB人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于特征脸（Eigenface）方法的MATLAB人脸识别系统。该系统采用主成分分析（PCA）算法对人脸图像进行特征提取与降维处理，通过构建特征脸空间来实现高效的人脸识别。系统包含完整的图像预处理、特征提取、数据库构建、识别匹配和性能评估功能，并附带详细的技术文档和论文说明。

功能特性

• 图像批量处理：支持灰度人脸图像的批量导入与自动预处理，包括尺寸归一化和对比度增强
• 特征脸提取：利用PCA算法提取人脸的主要特征向量，构建特征脸空间
• 智能识别：建立人脸特征数据库，支持新人脸的快速身份识别与相似度匹配
• 性能评估：提供识别准确率、混淆矩阵等量化评估指标
• 可视化界面：直观展示特征脸图像和识别结果
• 完整文档：附带系统架构图、算法流程详解和实验分析的技术论文

使用方法

准备数据

1. 准备训练数据集：包含多个受试者的多张灰度人脸图像（建议jpg/png/bmp格式）
2. 准备测试数据：待识别的单张或多张灰度人脸图像
3. 确保所有图像尺寸统一（建议100×100像素），为正面光照均匀的人脸图像

运行系统

1. 启动MATLAB并设置当前目录为项目文件夹
2. 运行主程序文件，系统将自动加载训练数据并构建特征脸模型
3. 按照提示选择测试图像进行识别
4. 查看系统输出的识别结果和性能报告

结果分析

• 系统将显示前N个主要特征脸的可视化图像
• 返回测试图像对应的身份标签及匹配置信度
• 生成包含准确率、混淆矩阵等指标的评估报告
• 自动生成详细的技术说明文档

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大规模图像数据集时建议8GB以上）
• 图像要求：灰度人脸图像，统一尺寸，建议正面光照均匀
• 存储空间：根据图像数据集大小预留足够存储空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括图像数据集的加载与预处理、特征脸空间的构建与训练、人脸识别匹配算法的执行、识别结果的可视化展示以及性能评估报告的生面。该文件整合了所有关键模块，为用户提供完整的一键式人脸识别解决方案。