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基于MATLAB的多尺度LBP人脸识别系统实现
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资 源 简 介
本MATLAB项目实现了针对ORL数据库的人脸识别系统，通过提取多尺度LBP特征有效捕捉人脸纹理信息，采用多尺度分析策略提升识别准确率，适用于人脸识别算法研究和教学演示。
详 情 说 明
基于多尺度LBP特征的人脸识别系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的人脸识别系统，专门针对ORL人脸数据库进行优化。系统通过提取多尺度LBP特征来捕捉人脸纹理信息，采用多尺度分析策略增强特征表达能力。系统包含人脸图像预处理、多尺度LBP特征提取、特征降维、分类器训练与识别等完整流程。经过测试，在ORL标准数据集上能够达到97%以上的识别准确率。
功能特性
- 多尺度LBP特征提取：采用不同半径和邻域点数的LBP算子组合，提取多层次人脸纹理特征
- PCA特征降维：使用主成分分析技术降低特征维度，提高计算效率
- SVM分类器：采用支持向量机进行人脸分类识别，具有较高的分类精度
- 完整处理流程：包含数据加载、预处理、特征提取、模型训练和性能评估的全流程
- 可视化分析：提供特征提取效果和识别结果的可视化展示
使用方法
数据准备
将ORL人脸数据库放置在指定目录下，数据库包含40个人的400张灰度图像（每人10张），图像格式为92×112像素的PGM文件。运行系统
- 配置训练集/测试集划分比例（默认采用5张训练、5张测试的交叉验证方案）
- 运行主程序启动人脸识别流程
- 系统将自动完成以下步骤：
结果输出
系统运行后将生成：- 多尺度LBP特征矩阵文件
- 训练完成的SVM分类模型
- 详细识别准确率报告（含混淆矩阵和分类精度）
- 特征提取和识别结果的可视化图表
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 图像处理工具箱
- 统计学和机器学习工具箱
- 至少2GB可用内存
- 支持PGM图像格式读取
文件说明
主程序文件整合了系统的核心处理流程，具体实现了人脸图像数据的读取与预处理、多尺度局部二值模式特征的提取与融合、基于主成分分析的特征维度优化处理、支持向量机分类模型的训练与参数调优、人脸识别性能的自动化评估与验证，以及关键中间结果和最终识别效果的可视化展示功能。
