基于MATLAB的距离分类器人脸性别识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一种基于距离分类器的人脸性别识别方法。通过训练样本构建男女类别基准特征向量，提取测试图像特征后计算距离进行分类。适用于图像处理和模式识别研究。

详 情 说 明

基于距离分类器的人脸性别识别系统

项目介绍

本项目是一个利用距离分类器实现人脸性别识别的 MATLAB 系统。其核心思想是：首先从已标注性别的训练人脸图像中提取特征，构建男性和女性两个类别的基准特征向量库。对于待识别的测试图像，系统同样提取其特征向量，并通过计算其与训练样本特征向量之间的距离（例如欧氏距离、马氏距离等），依据最近邻原则，将其分类为“男性”或“女性”。

功能特性

• 灵活的特征提取：支持多种经典特征描述方法，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）。
• 多样的距离度量：提供多种距离计算方式，包括欧氏距离、马氏距离和余弦相似度，以适应不同的数据特性。
• 高效的分类器：采用最近邻（NN）分类器，实现简单且直观的分类决策。
• 可选的置信度输出：除了输出性别标签外，还可提供基于距离归一化计算的识别置信度，以及测试样本与各性别类别最近邻样本的具体距离值。

使用方法

1. 准备数据：

* 训练数据：准备一个包含已标注性别（“男性”或“女性”）的人脸图像数据集。所有图像应具有统一的尺寸，并为灰度或彩色模式（需与后续处理设置一致）。 * 测试数据：准备待识别的一张或多张人脸图像。这些图像需要经过预处理，确保其尺寸和颜色模式与训练图像完全相同。

1. 运行系统：

* 启动主程序脚本。根据程序提示或内部配置，设置好训练数据路径、测试数据路径，并选择所需的特征提取方法和距离度量算法。

1. 获取结果：

* 系统运行完毕后，将在命令行窗口或指定输出文件中显示每张测试图像的性别识别结果（“男性”或“女性”）。 * 如果启用了相关选项，系统还将输出识别的置信度分数以及具体的距离值列表。

系统要求

• 软件环境：需要安装 MATLAB（推荐使用 R2016a 或更高版本）。
• 工具箱：项目可能依赖 MATLAB 的某些工具箱，如图像处理工具箱，请确保已正确安装。

文件说明

主程序脚本整合了系统的核心工作流程。它主要负责协调数据的读取与预处理、调用特征提取模块将图像转换为特征向量、根据选定的距离度量方法计算测试特征与训练特征之间的距离、运用最近邻分类规则进行性别判断，并最终组织与呈现识别结果及相关度量信息。