基于PCA的人脸特征提取与识别系统MATLAB实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现主成分分析(PCA)算法，完成人脸图像预处理、特征值与特征向量计算、降维及特征提取，构建高效的人脸识别系统，支持基础分类与识别流程。

详 情 说 明

基于PCA的人脸特征提取与识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于经典主成分分析(PCA)算法的人脸特征提取与识别系统。系统通过对人脸图像数据集进行预处理和特征分析，构建特征脸空间，并实现人脸的投影、重构与识别功能。该系统适用于标准人脸数据库（如ORL、Yale等）的处理，能够有效提取人脸主要特征并进行准确识别。

功能特性

• 数据预处理：对输入的人脸图像进行标准化和归一化处理
• 特征分析：计算人脸数据集的特征值和特征向量，分析特征贡献率
• 降维处理：通过PCA算法提取主要特征分量，实现数据降维
• 特征脸构建：基于特征向量构建特征脸空间
• 人脸投影：将人脸图像投影到特征脸空间获得特征坐标
• 图像重构：根据投影结果重构原始人脸图像
• 识别匹配：实现人脸识别和相似度匹配功能，输出识别准确率

使用方法

1. 数据准备：将标准人脸数据集（统一尺寸的灰度图像）放置在指定目录
2. 参数配置：根据需要设置特征维度和预处理参数
3. 运行系统：执行主程序启动特征提取与识别流程
4. 结果查看：系统将输出特征脸可视化、特征值分布、识别结果等

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 足够内存（建议8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg、png等）

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制模块，主要实现了以下功能：数据读取与预处理、PCA特征提取计算、特征脸空间构建、人脸投影与重构操作、识别匹配算法执行，以及结果可视化输出。该文件整合了完整的处理流程，提供从原始图像输入到识别结果输出的端到端解决方案。