matlab基于pca人脸识别中测试集和训练集的编写，pca特征的提取和bp神经网络人脸识别的代码识别

以下是基于PCA和BP神经网络的人脸识别 MATLAB 代码：

%% PCA特征提取
function [PC, V] = pca_face(images, num_components)
% 输入：images为训练图像矩阵，每列为一个图像向量；num_components为PCA降维后保留的特征数。
% 输出：PC为降维后的主成分，每列为一个特征向量；V为每个特征向量对应的特征值。
[m, n] = size(images);
images_mean = mean(images, 2); % 求训练图像集的平均图像
images_diff = images - repmat(images_mean, 1, n); % 将每幅图像向量减去平均图像向量
L = images_diff' * images_diff; % 计算协方差矩阵
[V, D] = eig(L); % 求特征值和特征向量
V = images_diff * V; % 将特征向量转换到原始空间
V = normc(V); % 归一化特征向量
PC = V(:, end:-1:end-num_components+1); % 选取前num_components个特征向量作为主成分
end

%% BP神经网络训练
function net = train_bp(features, labels, hidden_layer_size)
% 输入：features为训练集特征向量矩阵，每列为一个特征向量；labels为训练集标签向量，每列为一个标签；
% hidden_layer_size为隐藏层神经元个数。
% 输出：net为训练好的BP神经网络模型。
num_features = size(features, 1);
num_labels = size(labels, 1);
net = feedforwardnet(hidden_layer_size); % 创建BP神经网络模型
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置最大训练次数
net.trainParam.goal = 0.01; % 设置训练目标误差
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口
net = train(net, features, labels); % 训练BP神经网络
end

%% BP神经网络测试
function labels_predict = test_bp(net, features_test)
% 输入：net为训练好的BP神经网络模型；features_test为测试集特征向量矩阵，每列为一个特征向量。
% 输出：labels_predict为测试集标签向量，每列为一个标签。
labels_predict = sim(net, features_test); % BP神经网络预测
[~, labels_predict] = max(labels_predict); % 取最大值作为预测结果
end

%% 人脸识别主程序
function face_recognition()
% 加载训练图像和测试图像
train_dir = 'train_images';
test_dir = 'test_images';
train_images = load_images(train_dir);
test_images = load_images(test_dir);
% 提取训练图像的PCA特征
num_components = 50;
[PC, ~] = pca_face(train_images, num_components);
features_train = PC' * (train_images - mean(train_images, 2));
% 训练BP神经网络
hidden_layer_size = 20;
labels_train = repmat(1:10, 6, 1);
labels_train = labels_train(:);
labels_train = full(ind2vec(labels_train));
net = train_bp(features_train, labels_train, hidden_layer_size);
% 提取测试图像的PCA特征并进行BP神经网络预测
features_test = PC' * (test_images - mean(test_images, 2));
labels_predict = test_bp(net, features_test);
labels_test = repmat(1:10, 4, 1);
labels_test = labels_test(:);
% 计算识别率
accuracy = sum(labels_predict == labels_test) / length(labels_test);
fprintf('Accuracy: %f%%\n', accuracy * 100);
end

%% 加载图像
function images = load_images(dir_path)
% 输入：dir_path为图像文件夹路径。
% 输出：images为图像矩阵，每列为一个图像向量。
file_list = dir(dir_path);
images = [];
for i = 3:length(file_list)
file_path = fullfile(dir_path, file_list(i).name);
image = imread(file_path);
image = imresize(image, [64, 64]);
image = rgb2gray(image);
image = im2double(image);
images = [images, image(:)];
end
end

运行 face_recognition 函数即可进行人脸识别。