MATLAB实现的基于核PCA的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用核主成分分析对ORL32与Yale32标准化人脸数据集进行特征提取与降维，支持线性核、多项式核和高斯核等多种核函数选项，实现高效人脸识别。

详 情 说 明

基于核PCA的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于核主成分分析（Kernel PCA）的人脸识别系统，专门针对ORL32和Yale32两种标准化人脸数据集进行优化处理。系统通过核函数技术将原始数据映射到高维特征空间，再利用PCA算法进行特征提取与降维，最终实现高效的人脸模式识别与分类。该系统提供了完整的机器学习流程，从数据预处理到模型评估，并支持多种可视化分析功能。

功能特性

• 多核函数支持：线性核、多项式核、高斯核三种核函数可选
• 双数据集兼容：同时支持ORL32和Yale32标准化人脸数据集
• 自动化流程：数据预处理、特征映射、降维处理、模式分类一体化
• 性能评估：训练集与测试集识别准确率自动计算与报告
• 可视化分析：特征空间2D/3D分布图、核函数性能对比表
• 参数可配置：核函数参数、训练测试划分比例灵活调整
• 实时预测：支持新样本的实时人脸分类识别

使用方法

1. 数据准备：确保ORL32和Yale32数据集文件位于指定目录
2. 参数配置：在配置文件中设置核函数类型、多项式次数、高斯核宽度等参数
3. 运行系统：执行主程序启动人脸识别流程
4. 结果查看：系统自动生成准确率报告、可视化图表和性能分析表
5. 模型应用：使用训练好的模型进行新的人脸图像分类预测

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
• 支持图形界面显示

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括数据加载与预处理模块、核函数映射计算引擎、特征空间降维处理器、模式分类器训练与预测模块，以及多维度结果可视化组件。该文件实现了完整的机器学习流水线，能够自动完成从原始图像输入到最终识别结果输出的全过程，并提供交互式的参数配置界面和实时的性能监控功能。