基于MATLAB的FisherFace人脸识别与分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现的FisherFace人脸识别系统，基于Fisher判别分析（FDA）算法，通过提取人脸特征向量最大化类间差异并最小化类内差异，构建高效分类模型。支持单张及批量人脸图像的快速识别与分类。

详 情 说 明

FisherFace人脸识别与分类系统

项目介绍

本项目基于Fisher线性判别分析（FDA）实现高效的人脸识别与分类系统。通过结合主成分分析（PCA）进行数据预处理，系统构建FisherFace特征空间，最大化类间差异并最小化类内差异，从而提升分类性能。项目支持批量人脸识别，并提供可视化分析界面，适用于人脸验证、身份检索等多种应用场景。

功能特性

• 高效特征提取：采用PCA+FDA两级降维，优化人脸特征表示
• 灵活分类支持：集成KNN和SVM两种分类器，可根据需求选择
• 批量处理能力：支持单张或多张人脸图像的批量识别
• 全面可视化：提供特征空间投影、结果对比等多维度可视化展示
• 性能评估：自动生成准确率、混淆矩阵等评估报告

使用方法

1. 准备数据：组织训练集和测试集，确保图像为统一尺寸的灰度图
2. 模型训练：运行系统，自动完成训练集特征提取和分类器训练
3. 人脸识别：输入测试图像，系统返回身份标签及置信度
4. 结果分析：查看可视化结果和性能报告，评估系统表现

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统核心处理流程，实现了数据读取与预处理、特征空间构建、分类模型训练、人脸识别预测、结果可视化展示以及性能评估分析等功能模块的协同工作，为用户提供完整的一站式人脸识别解决方案。