基于MATLAB的CMU PIE人脸数据库识别系统

资 源 简 介

本项目运用MATLAB实现人脸识别系统，提供人脸检测、特征提取和识别功能。通过加载CMU PIE数据库图像，系统能够定位人脸区域并进行预处理，提取关键特征以确保准确的识别结果。

详 情 说 明

基于MATLAB的CMU PIE人脸数据库识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的人脸识别系统，核心目标是在CMU PIE人脸数据库上实现准确的人脸识别。系统集成了完整的处理流程，涵盖从原始图像加载、人脸区域检测与预处理，到关键特征提取，并使用多种机器学习分类算法进行人脸识别与分类。项目设计注重模块化和可扩展性，允许用户灵活调整关键参数，并提供了详细的识别性能评估。

功能特性

• 完整数据处理流程：支持CMU PIE数据库图像的自动加载、管理。
• 人脸检测与预处理：实现人脸区域的定位，并进行灰度化、尺寸归一化、噪声去除等预处理操作。
• 多样化特征提取：集成多种经典特征提取方法，包括主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）。
• 多分类器支持：提供支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）以及卷积神经网络（CNN）等多种分类算法以供选择和比较。
• 性能评估与可视化：生成详细的准确性报告（如混淆矩阵、精确率、召回率），并可视化显示测试图像的识别结果及置信度。
• 参数灵活可调：允许用户自定义特征提取方法、分类器类型、训练集与测试集划分比例等关键参数。

使用方法

1. 准备数据：确保CMU PIE人脸数据库已下载并放置在项目指定的数据目录中。
2. 配置参数：运行前，可根据需要修改相关脚本或函数中的参数（如选择特征提取方法、分类器等）。
3. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动完成数据加载、预处理、训练、识别和评估全过程。
4. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出识别准确率等评估指标，并在图形窗口显示可视化的识别结果。

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS。
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)。
• 必要工具包：需要安装 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）和统计与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）。如使用CNN，还需安装深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）。

文件说明

主程序文件整合了整个系统的核心工作流程。它负责协调各个功能模块，依次执行数据读取与路径设置、人脸图像预处理操作、特征信息的抽取与降维、分类模型的训练与优化、对待测人脸进行身份预测，并最终完成识别性能的分析评估及结果的可视化展示。