用MATLAB针对Feret人脸库，编写一个基于主成分分析的人脸识别函数，输入一张人脸图像，识别出库中的人脸，并用左右子图显示结果。要求1.函数的主体算法为主成分分析算法2.每个人的7张人脸图像中，选择6张图像作为训练样本，1张作为测试样本

好的，我会根据您的要求为您解答。

首先，需要先对Feret人脸库进行处理，提取出每个人的人脸图像，并将其分为训练集和测试集。这个过程可以使用MATLAB自带的工具箱进行处理。

接着，我们需要编写一个基于主成分分析的人脸识别函数。具体的实现步骤如下：

1. 将训练集的人脸图像按列排成矩阵X，每一列代表一个样本，总共有N个样本。

2. 对X进行零均值化处理，即对每一列减去其均值。

3. 计算样本协方差矩阵C = X * X'，其中'表示矩阵的转置。

4. 对C进行特征值分解，得到特征值和特征向量。

5. 将特征向量按特征值大小从大到小排序，选择前k个特征向量构成变换矩阵W。

6. 对测试集的每一张人脸图像进行同样的零均值化处理，并使用变换矩阵W将其投影到新的空间中，得到一个k维的特征向量。

7. 将测试样本的特征向量与训练集中每个样本的特征向量进行比较，选择与其距离最近的样本作为识别结果。

下面是一个简单的MATLAB代码实现：

function result = face_recognition(test_img, train_imgs, k)
% test_img: 待识别的人脸图像
% train_imgs: 训练集的人脸图像
% k: 选择前k个特征向量

% 将训练集按列组成矩阵X
X = train_imgs(:);

% 计算训练集的均值
mean_face = mean(X, 2);

% 零均值化处理
X = X - repmat(mean_face, 1, size(X, 2));

% 计算样本协方差矩阵
C = X' * X;

% 对协方差矩阵进行特征值分解
[V, D] = eig(C);

% 按特征值大小从大到小排序
[~, idx] = sort(diag(D), 'descend');
V = V(:, idx);

% 选择前k个特征向量构成变换矩阵
W = V(:, 1:k);

% 将测试样本进行零均值化处理，并投影到新的空间中
test_img = test_img - mean_face;
feature_vec = W' * test_img;

% 计算测试样本与每个训练样本的距离
dist = sqrt(sum((W' * X - repmat(feature_vec, 1, size(X, 2))).^2, 1));

% 选择距离最小的样本作为识别结果
[~, idx] = min(dist);
result = train_imgs(:, idx);
end

最后，我们可以使用该函数对测试集中的每张人脸图像进行识别，并用左右子图显示结果。具体的实现步骤如下：

1. 将测试集的人脸图像和对应的识别结果按列排成两个矩阵，分别为test_imgs和result_imgs。

2. 使用MATLAB的subplot函数将原图像和识别结果显示在同一张图中。

下面是一个简单的MATLAB代码实现：

% 读取Feret人脸库中的人脸图像
load('feret.mat');

% 将每个人的人脸图像分为训练集和测试集
train_imgs = [];
test_imgs = [];
for i = 1:200
    idx = find(feret(:, end) == i);
    train_idx = idx(1:6);
    test_idx = idx(7);
    train_imgs = [train_imgs feret(train_idx, 1:end-1)'];
    test_imgs = [test_imgs feret(test_idx, 1:end-1)'];
end

% 对测试集中的每张人脸图像进行识别
result_imgs = [];
for i = 1:size(test_imgs, 2)
    result_imgs = [result_imgs face_recognition(test_imgs(:, i), train_imgs, 30)];
end

% 显示识别结果
for i = 1:size(test_imgs, 2)
    subplot(1, 2, 1);
    imshow(uint8(reshape(test_imgs(:, i), [64 64])));
    title('Original Image');
    subplot(1, 2, 2);
    imshow(uint8(reshape(result_imgs(:, i), [64 64])));
    title('Recognition Result');
    pause;
end