基于PCA-SVM的人脸识别系统（MATLAB GUI）

matlab人脸识别系统(GUI),PCASVM方法

源码+详细注释以及适配于本系统的5k字的理论资料（方便学习）
GUI里的人脸识别算法：PCA-SVM
功能：利用ORL数据库，进行训练，测试，并可对单张图片进行识别
两个界面可供选择，带一万多字的报告文档！
若有改进需要（算法替换或改进模型修改、GUI修改、迁移为APP）

项目介绍：基于PCA-SVM的人脸识别系统（MATLAB GUI）

项目背景

人脸识别技术在安全监控、身份验证、智能门禁等领域有着广泛的应用。本项目旨在开发一个基于MATLAB的图形用户界面（GUI）的人脸识别系统，采用主成分分析（PCA）结合支持向量机（SVM）的方法来进行人脸识别。系统不仅能够利用ORL数据库进行训练和测试，还可以对单张图片进行识别。

项目特点

PCA-SVM算法：结合PCA降维和SVM分类器，实现高效的人脸识别。
GUI界面：使用MATLAB开发的友好用户界面，方便用户操作。
功能齐全：支持训练、测试和单张图片识别。
详细文档：包含5000字以上的理论资料和10000字以上的项目报告文档，方便学习和理解。

技术栈

MATLAB：用于开发GUI界面和实现算法。
PCA-SVM：主成分分析（PCA）进行特征降维，支持向量机（SVM）进行分类。

系统功能

训练功能：使用ORL数据库进行训练，生成模型。
测试功能：在训练后的模型上进行测试，评估模型性能。
识别功能：对单张图片进行识别，输出识别结果。

GUI界面

主界面：提供选项卡式的界面，用户可以选择不同的功能模块。
训练界面：选择训练数据集，设置PCA参数和SVM参数，开始训练。
测试界面：加载训练好的模型，选择测试数据集，进行测试并显示结果。
识别界面：上传单张图片，进行识别并显示结果。

关键代码示例

以下是一个简化的MATLAB代码示例，展示了PCA-SVM人脸识别的基本流程：

1% 加载数据集
2function [X, y] = load_data(dataset_path)
3    % 读取ORL数据集
4    X = [];
5    y = [];
6    % 假设数据集已经按类别分好文件夹
7    % 每个文件夹代表一个类别
8    dirs = dir(fullfile(dataset_path, '*'));
9    for i = 1:length(dirs)
10        files = dir(fullfile(dataset_path, dirs(i).name, '*.pgm'));
11        for j = 1:length(files)
12            img = imread(fullfile(dataset_path, dirs(i).name, files(j).name));
13            img = double(rgb2gray(img));
14            img = img(:);
15            X = [X; img];
16            y = [y; dirs(i).name];
17        end
18    end
19end
20
21% PCA降维
22function [coeff, score, latent] = pca(X, num_components)
23    % 中心化数据
24    mu = mean(X, 1);
25    Xc = bsxfun(@minus, X, mu);
26    % 计算协方差矩阵
27    [n, d] = size(Xc);
28    C = Xc' * Xc / n;
29    % 特征值分解
30    [V, D] = eig(C);
31    % 选取前num_components个特征向量
32    idx = find(D > 0, num_components, 'last');
33    V = V(:, idx);
34    coeff = V;
35    score = Xc * V;
36    latent = diag(D(idx, idx));
37end
38
39% SVM训练
40function model = svm_train(X, y)
41    % 设置SVM参数
42    opts = struct('KernelFunction', 'linear', 'BoxConstraint', 1);
43    % 训练SVM模型
44    model = fitcsvm(X, y, opts);
45end
46
47% SVM预测
48function pred = svm_predict(model, X)
49    pred = predict(model, X);
50end
51
52% 主函数
53function main
54    % 加载数据
55    dataset_path = 'path/to/orl/dataset';
56    [X, y] = load_data(dataset_path);
57
58    % 划分训练集和测试集
59    idx = randperm(size(X, 1));
60    train_idx = idx(1:round(0.8 * length(idx)));
61    test_idx = idx(round(0.8 * length(idx)) + 1:end);
62    X_train = X(train_idx, :);
63    y_train = y(train_idx);
64    X_test = X(test_idx, :);
65    y_test = y(test_idx);
66
67    % PCA降维
68    num_components = 100;
69    [coeff, score, latent] = pca(X_train, num_components);
70    X_train_pca = score;
71    X_test_pca = X_test * coeff;
72
73    % SVM训练
74    model = svm_train(X_train_pca, y_train);
75
76    % SVM预测
77    pred = svm_predict(model, X_test_pca);
78
79    % 显示结果
80    disp(['Accuracy: ', num2str(sum(pred == y_test) / length(y_test))]);
81end

文档资料

理论资料：5000字以上的理论资料，详细介绍了PCA-SVM方法的原理、步骤和应用。
项目报告：10000字以上的项目报告文档，详细记录了项目的开发过程、关键技术点、实验结果分析以及未来改进的方向等内容。

应用场景

安全监控：用于门禁系统、考勤系统等。
身份验证：用于在线认证、移动支付等。
学术研究：为研究人员提供一个实用的工具，用于测试和改进人脸识别算法。