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MATLAB实现的多尺度分块LBP人脸特征提取与识别系统
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资 源 简 介
本项目基于MATLAB开发，实现了多尺度分块LBP特征提取算法，可自动计算人脸图像在不同尺度下的局部二值模式特征，支持分块处理和特征融合，适用于人脸识别系统的特征工程阶段。
详 情 说 明
基于多尺度分块局部二值模式的人脸特征提取与识别系统
项目介绍
本项目实现了一套完整的人脸特征提取与识别系统，核心采用多尺度分块局部二值模式（LBP）算法。系统能够自动提取人脸图像在多尺度下的纹理特征，通过分块处理和特征融合技术构建鲁棒的特征表示，并最终实现高效的人脸识别验证。该系统适用于人脸识别研究、身份验证应用等多个场景。功能特性
- 多尺度LBP特征提取：支持用户自定义多种尺度（如3×3, 5×5, 7×7），自动计算不同尺度下的LBP特征。
- 图像分块处理：可将人脸图像灵活划分为多个子区域，分别提取局部特征以增强细节描述能力。
- 特征融合：提供有效的融合策略，将不同尺度和分块的特征向量组合成最终的特征表示。
- 人脸识别验证：基于提取的特征向量进行相似度计算与匹配，输出识别结果和置信度得分。
- 结果可视化：生成LBP特征图、分块示意图及特征分布图，便于直观分析算法效果。
- 性能评估：统计特征提取时间与识别准确率，生成系统性能报告。
使用方法
- 准备输入数据：将待处理的人脸图像（支持jpg、png、bmp格式的灰度图）和训练数据集放入指定目录。
- 配置参数：在程序中设置尺度参数数组、分块数量与大小等。
- 运行主程序：执行系统主流程，系统将自动完成特征提取、融合、识别及可视化全过程。
- 查看结果：在输出目录获取特征向量、识别结果、可视化图像及性能报告。
系统要求
- 操作系统：Windows / Linux / macOS
- 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
- 硬件建议：至少4GB内存，支持基本图像处理操作
