MATLAB实现的非线性人脸特征提取工具：Isomap与LDA融合分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一种基于Isomap和LDA的非线性降维人脸特征提取系统。通过图像预处理、Isomap降维与LDA判别分析，有效提取人脸关键特征并构建可视化特征空间，适用于人脸识别与模式识别研究。

详 情 说 明

基于Isomap和LDA的非线性降维人脸特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个融合等距映射（Isomap）和线性判别分析（LDA）的人脸特征提取系统。系统通过Isomap算法进行非线性降维以保持数据流形结构，再结合LDA提取具有判别力的特征，有效提升了人脸识别性能。系统提供完整的特征提取流程和可视化界面，支持多种距离度量方式。

功能特性

• 人脸图像预处理：自动检测人脸关键点并进行标准化处理
• 非线性降维处理：采用Isomap算法保持数据内在几何结构
• 判别特征提取：通过LDA获取最具区分度的特征子空间
• 多维度可视化：提供2D/3D特征空间分布展示
• 智能相似度计算：支持欧氏距离与马氏距离度量
• 性能评估报告：自动生成识别准确率和特征分析结果

使用方法

1. 数据准备：将人脸图像数据集放置于data/目录，确保图像分辨率≥128×128
2. 参数配置：在config/目录下修改参数文件，设置降维维度和邻域大小等超参数
3. 标签指定：准备训练集标签文件（.mat或.csv格式）并指定路径
4. 运行系统：执行主程序启动特征提取流程
5. 结果查看：在results/目录下获取特征矩阵、可视化图表和性能报告

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、Linux Ubuntu 16.04+、macOS 10.14+
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 依赖工具包：图像处理工具箱、统计与机器学习工具箱
• 内存建议：至少8GB RAM（处理大规模数据集时推荐16GB以上）
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了人脸图像的批量读取与预处理功能，包含关键点定位和数据标准化操作；完成了Isomap非线性降维计算和LDA特征变换的算法执行；负责生成特征空间的可视化展示并计算样本相似度矩阵；同时集成了识别性能评估模块，输出各类分析报告和结果文件。