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MATLAB实现基于2D-PCA的ORL人脸识别系统
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资 源 简 介
本项目采用MATLAB实现ORL人脸数据库的自动加载与预处理，通过二维主成分分析(2D-PCA)技术直接对图像矩阵进行特征提取，显著提升特征计算效率。系统支持人脸图像投影降维与分类识别，为生物特征识别研究提供完整解决方案。
详 情 说 明
基于PCA二维特征提取的ORL人脸识别分类系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的ORL人脸识别系统，采用二维主成分分析（2D-PCA）技术直接对图像矩阵进行特征提取。与传统PCA方法相比，2D-PCA避免了图像向量化过程，能更有效地保留图像的空间结构信息。系统包含数据预处理、特征提取、模型训练与评估、结果可视化等完整流程，通过最近邻分类器实现人脸身份识别，并提供多种评估指标和可视化分析。功能特性
- 数据预处理：自动加载ORL人脸数据库，完成图像灰度化、尺寸归一化处理
- 二维特征提取：运用2D-PCA技术直接对图像矩阵进行降维，保留主要特征成分
- 灵活参数配置：支持训练/测试集划分比例调节，特征维度参数可自定义设置
- 多维度评估：提供准确率、精确率、召回率、F1分数等全面性能指标
- 可视化分析：展示特征脸、识别结果对比、混淆矩阵等直观分析图表
使用方法
- 准备ORL人脸数据库（400张112×92像素PGM格式图像）
- 设置相关参数（训练测试集比例、特征维度等）
- 运行主程序启动人脸识别流程
- 查看输出的识别准确率、分类结果和可视化图表
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
- 至少2GB可用内存
- 支持PGM图像格式读取
