matlab代码实现人脸识别

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matlab代码实现人脸识别

详 情 说 明

MATLAB实现基于PCA的人脸识别系统

人脸识别是计算机视觉领域的经典问题，PCA（主成分分析）通过降维提取关键特征，能有效区分人脸与非人脸。以下是实现的核心思路：

数据预处理 需要收集人脸图像数据集，统一调整为相同尺寸（如100×100像素），转换为灰度图。将每张图像展平为列向量，组合成训练矩阵，每一列代表一个样本。

PCA降维 计算训练矩阵的均值脸，并中心化数据（减去均值）。 求解协方差矩阵的特征值与特征向量，按特征值大小排序，保留前k个主成分（如能量占比95%的维度）。这些特征向量（特征脸）构成投影空间。

特征提取与分类 将训练数据和测试数据投影到特征脸空间，得到低维特征向量。 采用简单分类器（如欧氏距离或最近邻）比较测试样本与训练样本的相似度，判断是否为人脸。

扩展思考 PCA对光照和姿态敏感，可结合直方图均衡化预处理提升鲁棒性。 随机过程视角下，PCA本质是数据二阶统计特性的最优线性逼近。

此方法适合作为大作业案例，平衡了理论深度与实现难度。