基于MATLAB的PCA-LDA人脸识别系统

资 源 简 介

该项目采用主成分分析(PCA)进行人脸特征提取与降维，再结合线性判别分析(LDA)实现高效分类。适用于图像识别研究，提供完整的MATLAB实现代码与示例数据集。

详 情 说 明

基于PCA降维与LDA分类的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个两阶段的人脸识别系统。系统首先通过主成分分析(PCA)对人脸图像进行特征提取和降维处理，将高维的人脸数据投影到特征子空间；随后使用线性判别分析(LDA)在降维后的特征空间中进行分类判别。该系统能够有效提取人脸的主要特征，并通过有监督的LDA分类器实现准确的人脸识别。

功能特性

• PCA特征提取与降维：通过主成分分析提取人脸图像的主要特征，显著降低数据维度
• LDA分类识别：在降维后的特征空间中构建线性判别分析分类器，实现高效分类
• 多维度输出：提供降维结果、分类模型参数、识别结果及性能评估指标
• 可视化分析：支持特征空间分布图和分类边界示意图的可视化输出
• 完整评估体系：包含识别准确率、混淆矩阵等全面的实验评估指标

使用方法

数据准备

• 训练数据集：包含多个人的人脸图像样本，每个样本带有对应的类别标签
• 测试数据集：待识别的人脸图像
• 图像格式要求：灰度图像矩阵（M×N像素），图像尺寸统一，已进行预处理（如归一化、对齐等）

运行流程

1. 准备符合要求的人脸图像数据
2. 运行主程序进行模型训练和测试
3. 查看输出的识别结果和性能评估报告
4. 分析可视化结果以理解特征分布和分类效果

系统要求

• MATLAB环境（推荐最新版本）
• 图像处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存空间以处理图像数据矩阵

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括数据加载与预处理、PCA降维特征提取、LDA分类器训练、人脸识别预测、结果评估分析以及可视化输出生成等完整功能模块。该文件整合了所有关键算法组件，能够完成从原始图像输入到最终识别结果输出的全流程处理。