MATLAB实现的基于局部保留投影(LPP)人脸识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了完整的人脸识别系统，包含数据预处理、LPP特征提取和降维模块。系统通过局部保留投影算法有效提取人脸特征，适用于人脸识别研究与应用开发。

详 情 说 明

基于局部保留投影(LPP)的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸识别系统，基于局部保留投影(Locality Preserving Projections, LPP)算法。LPP是一种有效的非线性特征降维方法，能够保持数据在本征流形上的局部结构特性，特别适用于人脸识别任务。系统包含数据预处理、特征降维、模型训练、测试识别和性能评估等完整流程。

功能特性

• 数据预处理：对输入人脸图像进行灰度化、归一化等标准化处理
• LPP特征提取：通过局部保留投影算法提取人脸数据的判别性特征
• 特征降维：将高维人脸图像投影到低维特征空间，减少计算复杂度
• 最近邻分类：采用最近邻分类器进行人脸身份识别
• 性能评估：提供识别准确率、混淆矩阵等多种评价指标
• 结果可视化：支持原始图像与降维特征分布的可视化展示

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：组织为每人一个文件夹，包含多张人脸图像（jpg/png格式）
2. 准备测试数据集：待识别的人脸图像，格式与训练集一致
3. 准备标签文件：包含训练图像对应的身份标签信息

参数配置

设置LPP算法相关参数：

• 降维维度：指定特征投影后的目标维度
• 邻域大小：控制局部邻域关系的构建范围
• 其他算法参数：如核函数参数等

运行流程

1. 运行主程序启动系统
2. 系统自动加载训练数据并进行预处理
3. 使用LPP算法训练特征投影矩阵
4. 对测试图像进行特征提取和分类识别
5. 生成识别结果和性能评估报告

结果输出

• 特征投影矩阵文件
• 测试图像的识别标签和置信度
• 特征分布可视化图表
• 识别准确率和混淆矩阵等评估指标

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件要求

• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：1GB可用空间
• 支持常见图像格式读写

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，具备数据加载与预处理、LPP模型训练、特征降维计算、测试样本识别、性能评估分析以及结果可视化生成等核心功能。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保从数据输入到结果输出的全链路自动执行。