基于PCA的多姿态人脸识别MATLAB系统

资 源 简 介

该项目实现了基于主成分分析(PCA)的人脸特征降维与多姿态识别系统。支持人脸图像批量预处理、特征向量提取、数据库建模等功能，通过降维处理提高识别效率，适用于多姿态场景下的人脸识别应用。

详 情 说 明

基于主成分分析（PCA）的特征降维与多姿态人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于主成分分析（PCA）算法的多姿态人脸识别系统。系统通过PCA对人脸图像特征进行降维处理，提取最具判别性的特征向量（特征脸），并采用最近邻分类器实现高效准确的人脸识别。该系统支持多角度人脸识别，包含完整的图像预处理、特征提取、模型训练、识别匹配和性能评估模块。

功能特性

• 图像预处理：支持人脸图像的批量灰度化、尺寸归一化和光照补偿处理
• PCA特征降维：通过特征值分解和协方差矩阵计算实现高维特征的有效降维
• 多姿态识别：能够识别不同角度和姿态的人脸图像，具有良好的扩展性
• 可视化展示：提供特征脸可视化、识别结果对比等图形化展示功能
• 性能评估：内置识别准确率、召回率等多项性能指标计算和统计报告生成

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集（包含多人物多角度的标注图像）和测试数据集放置在指定目录
2. 参数配置：设置图像预处理参数（归一化尺寸、灰度阈值等）和PCA降维维度
3. 训练模型：运行系统进行特征脸提取和特征数据库建立
4. 识别测试：输入待识别人脸图像，获取匹配结果和置信度评分
5. 结果分析：查看特征脸可视化图像、识别对比图和性能统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg/png/bmp）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括图像数据的批量读取与预处理、PCA模型的训练与特征降维计算、人脸特征数据库的构建与管理、多姿态人脸的识别匹配决策，以及最终结果的可视化展示与性能评估报告生成。