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基于MATLAB的线性判别分析(LDA)人脸识别系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB实现了基于LDA算法的高效人脸识别系统，通过特征降维提取判别性特征子空间，支持训练和测试阶段，实现对新输入人脸图像的快速分类识别。
详 情 说 明
基于线性判别分析(LDA)的高效人脸识别系统
项目介绍
本项目实现了一个基于线性判别分析(LDA)算法的高效人脸识别系统。系统通过PCA预降维技术和LDA特征提取，构建最具判别性的特征子空间，并采用最近邻分类器进行人脸匹配。该系统适用于中小规模人脸数据库的识别任务，具有识别准确率高、计算效率优、可扩展性强等特点。
功能特性
- 高效特征提取：结合PCA和LDA双重降维，提取最具判别性的人脸特征
- 准确分类识别：采用最近邻分类算法，实现快速准确的人脸身份匹配
- 完整流程支持：包含训练阶段和测试阶段的完整处理流程
- 结果可视化：支持特征空间分布、识别对比结果等分析图表展示
- 模型持久化：训练生成的模型参数可保存供后续使用
使用方法
训练阶段
- 准备训练数据集（如ORL、Yale等人脸库）
- 确保所有人脸图像为灰度图且尺寸统一
- 运行训练程序，系统将自动：
测试阶段
- 准备待识别人脸图像（尺寸需与训练图像一致）
- 加载已训练的模型参数
- 运行识别程序，系统将：
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 图像处理工具箱
- 至少4GB内存（建议8GB以上）
- 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）
文件说明
主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理、模型训练流程、人脸识别实现以及结果可视化模块。该文件实现了完整的LDA人脸识别 pipeline，用户可通过简单配置即可完成从数据准备到识别结果输出的全过程。程序采用模块化设计，关键参数可灵活调整以适应不同的应用场景和数据集特性。
