MATLAB实现的贝叶斯自适应人脸识别系统（支持ORL数据库）

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于贝叶斯分类器的人脸识别系统，支持自动加载ORL人脸数据库，通过PCA降维提取特征向量，实现高精度身份识别。代码结构清晰，易于扩展至其他人脸数据集。

详 情 说 明

基于贝叶斯分类器的自适应人脸识别系统（ORL数据库）

项目介绍

本项目实现了一个基于贝叶斯概率理论的自适应人脸识别系统。系统采用经典的模式识别流程，通过PCA技术提取人脸特征，并结合贝叶斯分类器实现高效的人脸身份识别。该系统在标准的ORL人脸数据库上进行了验证，同时设计了良好的扩展接口以支持其他人脸数据库的接入。

功能特性

• 自适应数据加载：自动加载ORL人脸数据库，支持扩展其他人脸数据库
• 智能预处理：图像灰度化、尺寸归一化等预处理功能
• 特征提取：采用主成分分析（PCA）技术进行特征降维
• 贝叶斯分类：基于概率理论的贝叶斯分类器实现人脸识别
• 灵活配置：支持训练集/测试集比例可调
• 全面评估：提供识别准确率统计和混淆矩阵分析
• 结果可视化：特征空间投影和识别结果的可视化展示

使用方法

1. 配置数据集路径（默认使用ORL数据库）
2. 设置训练参数（训练样本数量、PCA降维维度等）
3. 运行主程序开始训练和测试
4. 查看输出的识别准确率报告和混淆矩阵
5. 分析特征空间投影和识别结果明细

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少2GB可用内存

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理、特征提取与降维、分类器训练与测试、结果评估与可视化等完整流程。该文件实现了从原始图像输入到最终识别结果输出的全链路处理，能够自动完成模型构建、性能评估和可视化分析工作。