MATLAB实现基于改进AP聚类的动态人脸识别系统

资 源 简 介

本项目完整实现了基于《Science》期刊AP聚类算法的人脸识别系统，提供人脸检测、特征提取及动态交互演示功能，适用于模式识别与计算机视觉研究。

详 情 说 明

基于改进AP聚类算法的动态人脸识别系统与交互演示程序

项目介绍

本项目实现了基于改进型亲和传播（AP）聚类算法的动态人脸识别系统，参照《Science》期刊提出的理论框架，结合人脸特征提取与可视化交互技术，构建完整的聚类分析与演示平台。系统通过优化距离计算和特征组合，提升对高维人脸数据的聚类效果，并为用户提供直观的算法过程展示和结果分析工具。

功能特性

• 改进AP聚类算法：实现基于截断欧氏距离优化的AP聚类，增强算法收敛性和稳定性
• 人脸特征处理：集成PCA主成分分析与LBP局部二值模式的特征提取模块，支持数据归一化预处理
• 交互式可视化：实时展示聚类迭代过程，动态显示聚类中心演化路径和样本归属变化
• 多维度评估：提供聚类准确率、调整兰德指数、轮廓系数等量化评估指标
• 多数据源支持：兼容图像文件直接输入和特征矩阵导入，支持标准人脸数据集

使用方法

1. 数据准备：准备人脸图像文件夹或预提取的特征矩阵文件
2. 参数设置：通过GUI界面设置偏好参数、阻尼系数、最大迭代次数等算法参数
3. 运行聚类：启动聚类过程，系统将实时显示迭代进度和中间结果
4. 结果分析：查看聚类性能指标，通过可视化工具分析聚类效果
5. 结果导出：保存聚类结果和参数配置至MAT文件供后续使用

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡（用于可视化渲染）
• 数据要求：输入图像分辨率不低于100×100像素，推荐使用规范化人脸数据集

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括算法初始化、数据处理流程控制、图形界面交互响应机制以及结果输出管理。具体实现了参数配置界面的生成与回调处理、特征提取与归一化操作的流水线执行、AP聚类算法的迭代计算与实时可视化更新、聚类质量评估指标的计算与展示，以及最终结果的综合导出功能。该文件作为整个系统的调度中枢，确保各模块间的协调运行和数据流转。