MATLAB实现基于二维主成分分析与支持向量机的人脸识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用2DPCA进行人脸图像特征降维，结合SVM分类器实现高效识别。该系统在中小规模数据库上表现出优异的分类准确率，适用于人脸识别应用开发与算法研究。

详 情 说 明

基于二维主成分分析与支持向量机的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的人脸识别系统，核心算法结合了二维主成分分析（2DPCA）与支持向量机（SVM）。系统首先利用2DPCA对人脸图像矩阵直接进行特征降维，有效提取关键特征，避免了传统PCA的向量化过程，更好地保留了图像的结构信息；随后采用SVM分类器对降维后的特征进行训练和分类。该方法尤其适用于ORL、Yale等中小规模人脸数据库，在保证较高识别准确率的同时，提升了计算效率。

功能特性

• 高效的二维特征提取：采用2DPCA算法，直接处理图像矩阵，计算效率高且特征提取能力强。
• 强大的分类能力：利用SVM优异的分类性能，处理高维特征空间中的小样本识别问题，鲁棒性好。
• 良好的适用性：针对灰度人脸图像优化，适用于多个标准人脸数据库。
• 结果可视化：可生成识别准确率统计报告，并支持特征降维过程的可视化展示（可选）。

使用方法

1. 数据准备：将人脸数据集放置于指定目录。图像需为统一尺寸的灰度图（如.jpg, .png格式），或.mat格式的矩阵数据。建议按不同个体分文件夹存放。
2. 参数配置：根据所用数据集的特性（如图像尺寸、人数、每人图像数），在代码中调整2DPCA降维维数、SVM内核函数及其参数等。
3. 运行系统：执行主程序文件。系统将自动完成数据读取、划分训练集与测试集、2DPCA特征提取、SVM模型训练与预测等流程。
4. 获取结果：程序运行结束后，将在命令行或指定文件中输出最终的识别准确率。若开启可视化功能，将同时显示特征分布或结果对比图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 依赖工具箱：MATLAB Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程与控制逻辑。其主要功能包括：初始化环境与参数，调度数据读取与预处理模块，执行二维主成分分析以进行特征降维，调用支持向量机完成模型的训练与测试，最终计算并呈现识别准确率，并可选择性地实现可视化分析。