matlab代码实现人脸识别

资 源 简 介

matlab代码实现人脸识别

详 情 说 明

Matlab实现人脸识别通常包含三个关键步骤：图像预处理、特征提取和分类识别。光照归一化作为预处理的核心环节，直接影响后续特征提取的准确性。

光照归一化算法原理 针对人脸识别中光照不均问题，常用基于Retinex理论的算法分解图像为反射分量（人脸特征）和光照分量。对数域同态滤波通过调整高频/低频增益，能有效抑制光照差异。另一种实用方法是直方图均衡化配合Gamma校正，在增强对比度的同时保留局部细节。

实现流程特点 预处理阶段采用自适应中值滤波去除噪声，避免边缘模糊 特征提取可选择LBP（局部二值模式）或HOG（方向梯度直方图），对光照变化具有鲁棒性 分类器训练推荐结合PCA降维与SVM分类，Matlab的Computer Vision Toolbox提供完整工具链

工程优化建议 对于实时系统，可预先建立光照补偿查找表加速处理 混合使用HE（直方图均衡化）与DoG（高斯差分）能平衡全局与局部光照调整 测试阶段建议使用Extended Yale Face Database评估不同光照条件下的识别率