pca 人脸识别 matlab实现
时间: 2025-01-10 20:18:20 浏览: 11
使用PCA进行人脸识别的Matlab实现
数据准备与加载
为了使用PCA进行人脸识别,首先需要准备好人脸图像的数据集。通常这些数据会被整理成矩阵形式,其中每一列代表一张经过拉伸后的向量化的图像。
% 加载训练和测试数据集
load('face_dataset.mat'); % 用户需自行下载并保存为人脸数据库文件
trainImages = dataset.train_images;
testImages = dataset.test_images;
labelsTrain = dataset.labels_train;
labelsTest = dataset.labels_test;
disp('数据集已成功加载');
图像预处理
在应用PCA之前,必须对原始图像执行标准化操作,这一步骤对于提高后续特征提取的效果至关重要[^2]。
function [X, mean_face] = preprocessImages(images)
numImages = size(images, 2);
% 计算平均脸
mean_face = mean(images, 2);
% 中心化每张图片
X = zeros(size(images));
for i = 1:numImages
X(:,i) = double(images(:,i)) - mean_face;
end
disp('图像预处理完成');
end
主成分分析(PCA)
接下来,在中心化的图像上实施PCA算法来获取主要成分,并减少维度至指定数量k。
function [eigVectors, eigValues] = performPCA(X, k)
covMatrix = (1/(size(X,2)-1))*X*X';
[~, S, V] = svd(covMatrix);
% 获取前K个最大特征值对应的特征向量
eigVectors = V(:, 1:k);
eigValues = diag(S(1:k, 1:k));
disp(['选择了' num2str(k) '个主成分']);
end
投影到低维空间
将训练样本投影到由选定的主要成分构成的新坐标系中去。
projectedTrainData = eigVectors'*X;
disp('训练数据已经投影到了新的子空间');
SVM分类器构建
基于降维后的特征建立支持向量机模型用于预测未知个体的身份。
SVMModel = fitcsvm(projectedTrainData', labelsTrain, ...
'KernelFunction','linear',...
'Standardize',true);
disp('SVM分类器创建完毕');
测试过程
最后,重复相似的过程对待测对象做同样的变换再输入给训练好的SVM来进行身份验证。
[Xt, ~] = preprocessImages(testImages);
projectedTestData = eigVectors'*Xt;
predictedLabels = predict(SVMModel, projectedTestData');
accuracy = sum(predictedLabels == labelsTest') / length(labelsTest)*100;
fprintf('识别准确率为 %.2f%%\n', accuracy);