编写matlab程序，实现人脸识别功能，具体要求是目前已经有ORL人脸图像库，先用PCA主成分分析法进行特征提取，然后用基于BP神经网络法和k-近邻法的综合决策分类进行人脸图像识别

在MATLAB中实现人脸识别功能，首先需要加载ORL人脸图像库并进行预处理。以下是基本步骤：

1. **数据准备**：
- 使用`imageDatastore`函数从ORL人脸数据库中读取图片，并将其组织成合适的格式。

imds = imageDatastore('orl_faces', 'IncludeSubfolders', true);

2. **PCA特征提取**：
- 使用`vision.PCA`函数对图像进行降维，提取主要的特征向量。这一步通常用于减少数据维度并保留关键信息。

pcModel = pca(imds.Files);
features = reduceDimensionality(imds.Files, pcModel);

3. **预处理**：
- 对图像进行灰度化、归一化等操作，以便于后续计算。

4. **创建训练集和测试集**：
- 将特征向量和对应的标签分开，形成训练集和测试集。

5. **构建BP神经网络模型**：
- 使用`feedforwardnet`函数创建神经网络结构，设置适当的隐藏层和激活函数。

net = feedforwardnet([numFeatures, hiddenNodes, numClasses]);

6. **训练神经网络**：
- 用训练集的数据拟合神经网络模型。

net = train(net, featuresTrain, labelsTrain);

7. **K-最近邻分类**：
- 创建一个KNN分类器，如`knnsearch`，用于非线性决策边界。

8. **综合决策分类**：
- 结合神经网络的预测结果和KNN的结果，可以采取投票、加权平均等方式进行最终分类。这里假设`predictNN`和`knnPredict`分别为神经网络和KNN的预测函数。

9. **评估性能**：
- 使用测试集进行验证，计算准确率和其他性能指标。

10. **编写完整代码示例**：

      % ... (以上步骤)

      function pred = classify(img, net, knn, k)
          feature = extractFeature(img, pcModel); % 提取特征
          
          % BP神经网络预测
          predNN = predictNN(net, feature);
          
          % KNN预测
          dists = pdist2(feature, featuresTest);
          [~, idx] = sort(dists, 'descend');
          knnPred = knn(idx(1:k), :);
          
          % 综合决策
          combinedPred = [predNN, knnPred];
          finalPred = max(combinedPred, [], 2); % 投票决定

          pred = finalPred;
      end