运用PCA（主成分分析法）进行人脸识别的MATLAB 代码实现

在MATLAB中运用PCA（主成分分析法）进行人脸识别，通常包括数据预处理、特征提取、降维以及识别等步骤。以下是一个简化的示例代码片段：

% 导入人脸数据集 (假设是Iris数据集作为临时替代)
data = readmatrix('face_dataset.mat');

% 数据预处理：归一化
data = bsxfun(@minus, data, mean(data, 2));

% PCA分析
[coeffs, score, ~, explained] = pca(data);

% 取前n个主成分（比如前95%方差解释度）
num_components = floor(explained > 0.95); % 选择足够低维来保持信息
reduced_data = score(:, 1:num_components);

% 将降维后的数据分为训练集和测试集
[train_data, test_data] = splitEachLabel(reduced_data, 'HoldOut', 0.8); % 80%用于训练，20%用于测试

% 训练和保存分类器（这里可以使用SVM或其他算法）
classifier = fitcsvm(train_data, labels(train_data));

% 测试阶段
test_score = predict(classifier, test_data);

% 人脸识别：输入新的图像并转换到主成分空间，然后预测
new_face = imread('new_face.jpg'); % 替换为实际新人脸图片
new_face = imresize(new_face, size(data, 2)); % 调整大小
new_face = bsxfun(@minus, new_face, mean(data, 2));
new_face_reduced = reduced_data * coeffs'; % 应用PCA系数
predicted_label = predict(classifier, new_face_reduced);

% 显示结果
disp(['Predicted label for the new face: ', num2str(predicted_label)]);

注意这只是一个基础示例，实际的人脸识别项目会更复杂，涉及到特征选择、人脸检测、特征点匹配等多个环节，并可能需要使用深度学习库如Deep Learning Toolbox。