MATLAB实现基于特征脸（Eigenfaces）算法的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套基于PCA特征脸的人脸识别系统。系统通过主成分分析提取训练图像特征，构建特征子空间，并将测试图像投影进行识别。适用于人脸验证、身份识别等场景，代码结构清晰，易于扩展。

详 情 说 明

基于特征脸（Eigenfaces）算法的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸识别系统，采用经典的特征脸（Eigenfaces）方法。系统基于主成分分析（PCA）技术，从训练人脸图像数据库中提取特征脸构成特征子空间。在识别阶段，将待测人脸图像投影到该特征空间，通过计算与训练样本的欧氏距离实现身份识别。项目包含训练和识别两大核心模块，并提供特征脸和识别结果的可视化界面。

功能特性

• 完整的PCA流程：实现对训练人脸图像的主成分分析，提取特征脸
• 双模式操作：支持独立的训练阶段和识别阶段
• 可视化展示：可显示特征脸、原始图像、重建图像和匹配结果对比
• 性能评估：提供识别准确率、混淆矩阵等评估指标
• 图像预处理：支持直方图均衡化等预处理操作（可选）
• 相似度评分：输出匹配结果的置信度得分

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集：包含多个人物的多张灰度图像（建议分辨率100×100像素）
2. 配置训练参数（如图像预处理选项）
3. 运行训练程序，系统将输出：

- 特征脸可视化图像 - PCA投影系数矩阵 - 训练样本在特征空间的投影坐标

识别阶段

1. 准备测试图像：待识别的灰度人脸图像（需与训练图像相同分辨率）
2. 运行识别程序，系统将输出：

- 识别结果（匹配的身份标签） - 相似度得分/置信度 - 识别过程可视化（原始图像、重建图像、匹配图像对比）

性能评估

系统可对批量测试数据进行识别，并计算整体识别准确率，生成混淆矩阵等评估指标。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据处理、模型训练、人脸识别和结果可视化四大模块。具体实现了训练图像数据的加载与预处理、特征脸空间的构建与降维处理、测试图像的投影与相似度匹配计算，以及特征脸、重建结果和识别对比图的可视化展示。该文件通过结构化的工作流程，将PCA特征提取与最近邻分类器有机结合，完成了从数据输入到识别结果输出的完整管道。