matlabpca人脸识别代码

### Matlab PCA 人脸识别 示例代码

在进行PCA人脸识别的过程中，主要步骤包括加载数据、计算协方差矩阵、求解特征向量以及投影到低维空间等。下面是一个基于Matlab的PCA人脸识别示例代码：

function pca_face_recognition()
    % 加载人脸数据库
    load('faceDatabase.mat'); % 假设已经有一个名为faceDatabase.mat的数据文件
    
    % 数据预处理
    [numImages, imageSize] = size(faceData);
    meanFace = mean(faceData, 2); % 计算平均脸
    centeredFaces = faceData - repmat(meanFace, 1, numImages);

    % 执行PCA分析
    [eigenVectors, ~, eigenValues] = svd(centeredFaces', 'econ');
    
    % 显示前几个特征脸
    figure;
    subplot(2, 3, 1), imshow(mat2gray(reshape(meanFace, sqrt(imageSize), sqrt(imageSize))));
    title('Mean Face');
    for i = 1:min(5, length(eigenVectors))
        subplot(2, 3, i+1), imshow(mat2gray(reshape(eigenVectors(:,i), sqrt(imageSize), sqrt(imageSize))));
        title(['Eigenface ', num2str(i)]);
    end

    % 投影至主成分子空间并重建图像
    projectedFaces = eigenVectors' * centeredFaces;
    reconstructedFaces = eigenVectors * projectedFaces + repmat(meanFace, 1, numImages);
    
    % 可视化原始与重构后的对比图
    idx = randperm(numImages, min(4, numImages));
    figure;
    for k = 1:length(idx)
        originalImg = reshape(faceData(:,idx(k)), sqrt(imageSize), sqrt(imageSize));
        reconImg = reshape(reconstructedFaces(:,idx(k)), sqrt(imageSize), sqrt(imageSize));

        subplot(length(idx), 2, (k-1)*2+1), imshow(originalImg), title('Original Image');
        subplot(length(idx), 2, (k*2)), imshow(reconImg), title('Reconstructed Image');
    end

end

此段代码展示了如何通过SVD分解获取特征向量（即所谓的“特征脸”），并将每张脸部图片映射到由这些特征构成的新坐标系中[^2]。

对于实际应用中的识别过程，则需进一步编写用于匹配新输入样本与已有模板之间的相似度算法，并据此判断身份归属。这可能涉及到距离度量的选择或是更复杂的机器学习分类器如支持向量机(SVM)[^3]。