基于MATLAB的PCA与SVD人脸识别系统：最小距离分类实验项目

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境中实现基于PCA与SVD的人脸识别系统。通过主成分分析提取特征，结合奇异值分解计算主分量，最后利用最小距离分类器进行高效识别。适合教学演示和算法验证。

详 情 说 明

MATLAB环境下基于PCA与SVD的人脸识别最小距离分类实验系统

项目介绍

本项目是一个在MATLAB环境中开发的小型人脸识别实验系统，旨在通过经典的PCA（主成分分析）方法进行算法教学与基础验证。系统核心是利用SVD（奇异值分解）技术从人脸图像像素空间中计算出PCA主分量，构建用于身份识别的特征子空间。分类阶段采用最小距离分类器（如欧氏距离）对输入的测试人脸图像进行判别。该系统完整涵盖了从训练集构建、特征降维、模型训练到测试识别的全流程，为理解人脸识别基本原理提供了一个实践平台。

功能特性

• 核心特征提取：采用PCA方法进行特征降维，并通过高效的SVD矩阵运算求解特征子空间，保留图像主要特征。
• 灵活分类器：集成最小距离分类算法，支持欧氏距离等多种距离度量准则进行身份判别。
• 完整流程支持：支持训练图像录入、PCA模型训练、单张/批量测试图像识别全流程操作。
• 结果可视化：提供特征脸（Eigenfaces）展示、分类距离分布图等直观的可视化输出，辅助分析模型特征。
• 性能评估：系统能够输出识别准确率、混淆矩阵等量化指标，用于评估算法性能。

使用方法

1. 准备数据：将已标注的训练用灰度图像（建议统一尺寸，如100×100像素）及对应的身份标签文件置于指定目录。同样准备待识别的测试图像。
2. 配置参数：运行前，根据需要设置或修改相关参数，如图像路径、PCA降维后保留的主成分数量、选择的距离分类准则等。
3. 运行系统：执行主程序文件。系统将自动加载数据，进行PCA特征提取与模型训练，并对测试图像进行识别。
4. 查看结果：系统会在命令行窗口输出识别结果（身份标签、置信度）及整体性能指标（如准确率）。同时，相关可视化图表（如特征脸）将以图形窗口形式展示。

系统要求

• 软件环境：需要安装MATLAB（建议版本R2016a或更高）。
• 图像数据：输入的人脸图像需为统一尺寸的灰度图像矩阵，常见格式（如jpg, png, bmp）均可支持。

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度与执行功能。它主要负责完成人脸图像数据的读取与预处理，调用PCA特征提取模块对训练集进行降维并构建特征空间，继而训练生成分类模型。在测试阶段，该程序能够加载待识别图像，利用已训练的模型进行特征投影与距离计算，最终通过最小距离分类器判定身份，并输出识别结果与性能评估报告，同时生成相应的可视化图表以供分析。