MATLAB实现基于Bag of Visual Words与PLSA的人脸图像二分类系统

资 源 简 介

本MATLAB项目构建了基于视觉词袋和概率潜在语义分析的人脸图像分类系统。通过提取SIFT特征，构建视觉词典，实现高效的人脸二分类。系统支持两种分类模式，提供完整的人脸识别解决方案。

详 情 说 明

基于Bag of Visual Words与PLSA模型的人脸图像二分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Bag of Visual Words（BoVW）模型的人脸图像二分类系统。系统通过提取人脸图像的SIFT等局部特征，构建视觉词典，将图像表示为视觉单词的统计直方图。在此基础上，系统提供两种分类模式：PLSA（概率潜在语义分析）模型和传统SVM分类器，能够对不同类别（如性别、表情等）的人脸图像进行准确识别和分类，并输出详细的性能评估结果。

功能特性

• 双模式分类：支持PLSA概率模型和SVM机器学习分类器两种模式
• 完整流程：包含特征提取、词典构建、特征编码、模型训练与评估全流程
• 性能评估：提供精确率、召回率、F1分数等多项评估指标
• 结果可视化：包含混淆矩阵和特征空间可视化功能
• 灵活配置：支持参数调整以适应不同的数据集需求

使用方法

数据准备

1. 准备人脸图像数据集（JPEG/PNG格式）
2. 确保图像分辨率统一（推荐128×128像素）
3. 组织训练集和测试集，每个图像需带有二分类标签（0/1）

运行流程

1. 配置项目参数（词典大小、特征类型等）
2. 运行主程序启动分类系统
3. 系统自动执行特征提取、词典构建和模型训练
4. 查看输出的分类结果和性能报告

输出结果

• 分类准确率报告（精确率、召回率、F1分数）
• 混淆矩阵可视化图表
• 两种分类模式的性能对比分析
• 测试集图像的预测标签结果
• 特征空间分布可视化（可选）

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

硬件建议

• 内存：≥8GB（处理大规模数据集时建议≥16GB）
• 存储空间：≥1GB可用空间

文件说明

主程序文件封装了系统的核心处理流程，主要实现以下功能：系统初始化与参数配置、人脸图像数据的读取与预处理、局部特征（如SIFT）的提取与描述、视觉词典的构建与优化、图像特征的编码与向量化表示、PLSA概率模型的训练与推断、SVM分类器的训练与预测、分类性能的评估与指标计算、结果可视化的生成与展示，以及两种分类模式的对比分析。