matlab实现人脸识别，包括训练样本和测试样本

资 源 简 介

matlab实现人脸识别，包括训练样本和测试样本

详 情 说 明

Matlab实现人脸识别系统主要分为训练和测试两个阶段。该系统能够有效处理不同角度的人脸图像，具有较高的识别准确率和运行效率。

训练阶段的核心是建立人脸特征数据库。系统会从准备好的训练样本中提取关键特征信息，这些样本通常包含同一人脸的不同角度图像，确保系统能够学习到面部的多角度特征。特征提取过程可能采用主成分分析(PCA)或线性判别分析(LDA)等降维技术，将高维图像数据转化为更具判别性的低维特征向量。

测试阶段则通过比较输入人脸与数据库特征的相似度来完成识别。系统会对输入图像进行预处理，包括灰度化、尺寸归一化和光照补偿等操作，然后提取相同的特征向量，最后使用最近邻分类器或其他距离度量方法在特征空间中找到最匹配的样本。

该实现的优势在于：1)对角度变化具有很好的鲁棒性，能够处理正面、侧面等多种拍摄角度；2)计算速度快，得益于Matlab优化的矩阵运算能力；3)代码结构清晰，模块化设计使得各功能组件易于理解和修改。系统还附带详细说明文档，指导用户如何准备数据集、调整参数以及解释输出结果。