基于MATLAB的二维主成分分析人脸识别系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现高效的二维主成分分析算法，直接从人脸图像矩阵提取特征，支持训练集构建、特征建模、新样本识别及结果可视化，适用于人脸分类与特征降维应用。

详 情 说 明

基于二维主成分分析的人脸识别系统

项目介绍

本项目采用二维主成分分析（2DPCA）技术实现了一种高效的人脸识别系统。2DPCA直接作用于二维图像矩阵，有效保留图像空间结构信息，在降低计算复杂度的同时提升特征提取效率。系统支持完整的训练与识别流程，包括特征空间建模、人脸分类、性能评估与结果可视化。

功能特性

• 高效特征提取：直接对二维人脸图像矩阵进行主成分分析，无需向量化预处理
• 训练与建模：基于训练集构建特征空间，生成特征基向量与投影系数
• 人脸识别：对输入测试图像进行身份识别，输出标签与置信度评分
• 降维处理：支持自定义特征维度，保留关键识别特征
• 可视化分析：提供特征脸、识别对比图、混淆矩阵、ROC曲线等可视化结果
• 性能评估：自动计算识别准确率等量化指标，支持模型性能分析

使用方法

1. 准备数据：组织训练集与测试集，确保为灰度图像矩阵格式
2. 参数设置：配置图像尺寸标准化、灰度化参数及主成分数量
3. 模型训练：运行训练流程，生成特征空间模型
4. 人脸识别：输入测试图像，获取识别结果与置信度
5. 结果分析：查看可视化输出与性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存建议 ≥ 4GB
• 支持常见图像格式（jpg, png, bmp）

文件说明

主程序文件作为系统入口，集成了数据加载、图像预处理、模型训练、特征降维、人脸识别、结果可视化和性能评估等全部核心流程，可通过调用各功能模块完成端到端的人脸识别任务，并提供交互式结果显示与分析界面。