matlab人脸识别代码

资 源 简 介

matlab人脸识别代码

详 情 说 明

PCA人脸识别是一种基于统计特征的经典方法，其核心思想是通过降维提取人脸最显著的特征。在Matlab中实现时，通常包含以下几个关键步骤：

首先需要准备人脸数据集，将每张人脸图像转换为列向量并组合成数据矩阵。这个过程中需要注意图像尺寸的统一化和灰度化预处理。

算法核心是计算协方差矩阵的特征向量，这些向量构成了人脸空间的基向量（特征脸）。Matlab的eig函数或svd函数可以高效完成这个步骤。在实际应用中，通常会根据特征值大小保留前k个最重要的特征向量。

识别阶段会将新人脸图像投影到特征脸空间，得到对应的特征系数向量。通过比较该向量与训练库中已知人脸特征向量的距离（如欧氏距离），找出最匹配的结果。

这种方法对光照、表情变化有一定鲁棒性，但随着深度学习的发展，传统PCA方法在大规模人脸识别中的准确率已不占优势，但在教学和小规模应用中仍具价值。Matlab的矩阵运算优势使得PCA实现非常简洁高效。