matlab人脸识别程序

### 使用Matlab实现人脸识别程序

#### 数据准备与环境设置
为了构建一个人脸识别系统，在开始之前需准备好所需的数据集和配置好开发环境。通常情况下，可以使用公开的人脸数据库作为训练样本[^1]。

#### 图像预处理
图像预处理阶段对于提高后续处理的效果至关重要。此过程可能涉及灰度转换、尺寸调整以及直方图均衡化等操作来增强图像质量，以便更好地支持下一步骤中的特征提取工作[^2]。

% 将彩色图像转为灰度图
grayImage = rgb2gray(image);

% 调整大小至固定分辨率
resizedImage = imresize(grayImage, [width height]);

% 应用直方图均衡化改善对比度
enhancedImage = histeq(resizedImage);

#### 人脸检测
采用Viola-Jones算法或其他先进的方法来进行面部位置的初步定位。这里可以通过调用内置函数`vision.CascadeObjectDetector()`轻松完成这一任务。

detector = vision.CascadeObjectDetector();
bbox = step(detector, img); % 获取边界框坐标
imshow(img);
hold on;
for i = 1:size(bbox, 1)
    rectangle('Position', bbox(i,:), 'LineWidth', 2, 'EdgeColor', 'r');
end

#### 特征提取
一旦获得了感兴趣区域（ROI），就可以应用诸如主成分分析(PCA)这样的降维技术来获取描述性的特征向量。这些特征用于区分不同的个体。

% 计算协方差矩阵并求解特征值/向量
[coeff,score,latent] = pca(double(trainingFaces));

% 显示前几大特征脸
figure; montage(uint8(coeff(:,1:9)*sqrt(latent(1:9))'));
title('Top Nine Eigenfaces');

#### 模型训练与测试
最后一步是对新输入的脸部照片执行分类决策。这可通过比较待测样本与其最接近邻居之间的距离或相似度得分而得出结论。常见的做法是保存一组已知身份者的模板，并在运行时查找最佳匹配项。

distances = pdist2(score_test, score_train, 'euclidean'); 
[minDistance, index] = min(distances);
predictedLabel = labels(index);
disp(['Predicted Label:', num2str(predictedLabel)]);