基于MATLAB的人脸识别系统代码

基于MATLAB的人脸识别系统通常涉及以下几个步骤：

1. **人脸检测**：首先需要使用如Haar级联分类器或HOG（Histogram of Oriented Gradients）等算法对图像中的人脸进行定位。

faceDetector = vision.CascadeObjectDetector();
bbox = step(faceDetector, img);

2. **人脸预处理**：提取人脸区域，并进行灰度化、归一化、大小调整等操作，以便后续分析。

croppedFace = imcrop(img, bbox(1,:));
grayFace = rgb2gray(croppedFace);

3. **特征提取**：常用的是PCA（Principal Component Analysis）或Eigenfaces进行降维，LBP（Local Binary Patterns）或LBPH（Local Binary Pattern Histograms）计算局部纹理特征。

eigenFaceModel = trainImageFeatures(X_train, 'Method', 'Eigenfeatures');
[coeffs, faces] = projectData(X_test, eigenFaceModel);

4. **特征编码**：将人脸转换为数学表示，比如线性组合系数或特征向量。

5. **建立模型**：可以使用KNN（k-Nearest Neighbors）、SVM（支持向量机）或神经网络（如Fisherfaces或Deep Learning）训练分类器。

6. **人脸识别**：对于新的输入图像，应用上述步骤并使用已训练的模型进行匹配或识别。

predictedLabel = predict(classifier, encodedFace);

7. **评估与优化**：通过交叉验证或留出法评估模型性能，并根据需要调整参数或尝试其他方法提升准确率。

accuracy = compareLabels(predictedLabels, trueLabels);