基于MATLAB的PCA与LDA结合多模型人脸识别系统实现

资 源 简 介

该项目使用MATLAB实现了PCA和LDA两种特征提取方法，分别结合粗糙集理论进行特征约简，并利用模糊神经网络完成人脸分类识别。系统对比了两种混合模型的性能，适用于人脸识别算法的研究与应用。

详 情 说 明

基于PCA与LDA特征提取结合粗糙集和模糊神经网络的人脸识别系统对比研究

项目介绍

本项目为MATLAB实现的人脸识别系统，对比研究了两种混合机器学习模型的性能。系统利用ORL人脸数据库，分别构建了两种识别流程：第一种采用PCA进行特征降维，结合粗糙集进行特征约简，并使用模糊神经网络进行分类；第二种在PCA基础上增加LDA进行特征融合提取，再经粗糙集选择特征后输入模糊神经网络分类。项目旨在对比分析两种特征提取方法结合粗糙集与模糊神经网络在人脸识别任务中的效果。

功能特性

• 双模型对比：提供PCA+粗糙集+FNN与PCA+LDA+粗糙集+FNN两种完整流程
• 特征处理：支持PCA降维、LDA判别特征提取、粗糙集属性约简
• 智能分类：采用模糊神经网络进行人脸分类识别
• 可视化分析：生成特征分布图、误差曲线、混淆矩阵等结果图表
• 性能评估：输出准确率、精确率、召回率、F1分数等多维度评估指标

使用方法

1. 准备ORL人脸数据库，确保图像路径正确
2. 运行主程序启动系统流程
3. 选择需要执行的模式（单一模型或对比实验）
4. 查看生成的实验结果图表和性能报告
5. 分析控制台输出的识别结果和评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 统计和机器学习工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox)
• 至少4GB可用内存

文件说明

主程序文件实现了完整的系统工作流程，包括数据读取与预处理、特征提取（PCA/LDA）、粗糙集特征选择、模糊神经网络模型训练与测试、结果可视化与分析等核心功能。该文件整合了所有算法模块，能够自动完成从数据输入到性能评估的全过程，并生成对比实验报告。