PCA人脸识别GUIORL和Yale人脸库

资 源 简 介

PCA人脸识别GUIORL和Yale人脸库

详 情 说 明

基于MATLAB的PCA人脸识别系统开发

主成分分析(PCA)算法是解决人脸识别问题的经典方法之一。本文介绍的MATLAB实现方案支持ORL和YALE两大标准人脸数据库的识别任务，其核心优势在于统一的方法架构和友好的GUI交互界面。

系统采用特征脸(Eigenfaces)算法作为理论基础，通过降维提取人脸图像最具区分性的特征。训练阶段计算样本协方差矩阵的特征向量，测试阶段则通过投影比较实现身份判定。这种方案对光照、表情等变化具有一定鲁棒性。

系统的扩展性体现在两方面：一是可对接摄像头实现实时人脸检测与识别，二是业务逻辑层支持开发为门禁考勤等应用场景。具体功能扩展包括： 陌生人脸检测触发报警机制 考勤记录的自动化登记与管理 用户注册界面支持新人员入库

该实现包含完整的论文文档和代码注释，特别适合作为高校数字图像处理课程的实践案例，也为安防领域的原型开发提供了可复用的技术框架。后续改进可考虑结合LBP等局部特征提升识别率。