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基于Fisherfaces的MATLAB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Fisher线性判别分析（FLDA）的人脸识别算法。系统从训练图像中提取Fisherfaces特征，构建特征子空间，可高效识别与分类新人脸图像，并支持多人脸数据处理。
详 情 说 明
基于Fisherfaces的人脸识别系统
项目介绍
本项目实现了一种基于Fisher线性判别分析（FLDA）的人脸识别算法。系统通过主成分分析（PCA）进行数据降维，再利用Fisher线性判别分析提取最具判别力的Fisherfaces特征，构建人脸特征子空间。采用最近邻分类器（K-NN）进行人脸匹配识别，能够对新人脸图像进行高效识别与分类。该系统支持多人脸数据库的训练与测试，具备较高的识别准确率和鲁棒性。
功能特性
- 特征提取：结合PCA与FLDA，提取具有强判别能力的Fisherfaces特征
- 高效识别：基于最近邻分类器实现快速人脸匹配与识别
- 多数据支持：兼容ORL、Yale等标准人脸数据库格式
- 结果可视化：可输出Fisherfaces特征空间的投影可视化图
- 置信度评估：为每个识别结果提供匹配置信度评分
- 批量处理：支持单张或多张测试图像的批量识别
使用方法
数据准备
- 训练集：包含多个人脸类别的灰度图像数据集，每张图像尺寸统一且带有类别标签
- 测试集：待识别的单张或多张人脸灰度图像，尺寸需与训练集保持一致
运行流程
- 准备训练图像集和测试图像集
- 运行主程序进行模型训练与特征提取
- 输入测试图像进行人脸识别
- 查看识别结果及相关置信度评分
- （可选）生成特征空间可视化图
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
- 足够内存以处理人脸图像数据（建议8GB以上）
文件说明
主程序文件整合了系统全部核心功能，包括数据读取与预处理、PCA降维处理、Fisherfaces特征提取、分类模型训练、人脸识别执行、置信度计算以及结果可视化等多个模块。该文件作为系统入口，实现了从数据输入到识别结果输出的完整工作流程，用户可通过调整参数配置来适配不同的应用场景。
