基于PCA的MATLAB人脸识别系统开发

资 源 简 介

该系统利用主成分分析（PCA）从人脸图像中提取关键特征，实现高效的身份识别与验证。支持多数据库训练、单张或批量图像识别，并可通过图形界面直观展示结果与置信度评分，适合人脸识别算法研究与应用开发。

详 情 说 明

基于主成分分析（PCA）的MATLAB人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于主成分分析（PCA）和特征脸算法的人脸识别系统。该系统能够从人脸图像中提取主要特征，通过欧氏距离分类器进行身份识别与验证。系统提供图形用户界面，支持训练数据集管理、单张/批量人脸识别、结果可视化及性能评估等功能，适用于人脸识别算法的教学演示和小规模应用场景。

功能特性

• 数据管理：支持多人脸数据库的导入与训练集构建
• 特征提取：采用PCA方法降维，提取人脸主要特征（特征脸）
• 识别功能：

- 单张人脸图像识别与验证 - 多张人脸图像批量识别 - 实时显示识别结果与置信度评分

• 性能分析：生成识别准确率报告和混淆矩阵
• 参数配置：可调整PCA降维维度和距离阈值等参数
• 可视化界面：图形化操作界面，直观展示识别结果

使用方法

数据准备

1. 训练数据：准备包含多个人的人脸图像数据集，建议使用jpg/png格式，保持统一的图像尺寸
2. 测试数据：准备待识别人脸图像，尺寸需与训练集一致

操作步骤

1. 运行系统主程序
2. 通过界面导入人脸训练数据集
3. 设置PCA参数（如降维维度）和识别阈值
4. 选择单张或批量测试图像进行识别
5. 查看识别结果、置信度评分和性能报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，实现了图形用户界面的创建与事件响应，负责协调数据读取、特征提取、模型训练、图像识别和结果显示等整个工作流程。该文件整合了参数配置界面、图像显示面板和结果输出模块，通过回调函数处理用户操作，调用相应算法模块完成人脸识别任务，并可视化展示识别结果与性能指标。