MATLAB实现基于KPCA算法的人脸识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，利用核主成分分析(KPCA)算法对人脸图像进行特征提取和降维，支持多种核函数以实现高效的人脸识别，适用于图像处理与模式识别研究。

详 情 说 明

基于KPCA算法的人脸识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于核主成分分析（KPCA）算法的完整人脸识别系统。该系统利用核技巧将原始人脸图像映射到高维特征空间，有效提取非线性特征，显著提升人脸识别的判别能力。结合支持向量机（SVM）分类器，系统提供从数据预处理到识别结果输出的全流程解决方案，适用于科研实验与实际应用场景。

功能特性

• 先进的算法核心：采用KPCA算法进行非线性特征提取与降维，有效捕捉人脸图像的本质特征。
• 灵活的核函数支持：支持多种核函数（如多项式核、高斯RBF核等），用户可根据数据特性灵活选择和配置参数。
• 完整的处理流程：集成图像预处理（灰度化、尺寸归一化）、特征提取、模型训练、人脸识别与性能评估模块。
• 全面的结果分析：提供识别结果（标签与置信度）、详细的分类性能指标（准确率、召回率等）以及特征空间的二维/三维可视化。

使用方法

1. 准备数据：将训练用的人脸图像按类别分文件夹存放于指定目录。准备好待识别的测试图像。
2. 配置参数：在程序配置部分设置核函数类型、核参数、降维后维度等关键参数。
3. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成训练和识别流程。
4. 查看结果：系统将在命令行输出识别结果，并生成性能评估图表与特征可视化图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB
• 内存建议：不小于4GB RAM（根据图像数据量调整）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心执行逻辑，主要负责调度整个识别流程的各个关键阶段。其功能包括控制程序的启动与运行顺序，读取并预处理输入的人脸图像数据，执行基于KPCA的特征提取与降维操作，利用提取的特征训练SVM分类器模型，对新的测试图像进行识别预测，以及对系统性能进行评估并将识别结果与可视化图表输出展示。