针对Feret人脸库，用matlab编写一个基于主成分分析的人脸识别函数，输入一张人脸图像，识别出库中的人脸，并用左右子图显示结果。 要求： 1.函数的主体算法为主成分分析算法； 2.每个人的7张人脸图像中，选择6张图像作为训练样本，1张作为测试样本；

好的，针对您的问题，我可以为您提供一个基于主成分分析的人脸识别函数的代码示例，如下：

% 加载Feret人脸库
load('Feret.mat');

% 将人脸图像转化为列向量
X = double(reshape(Feret, [], size(Feret, 3)));

% 计算均值人脸
mean_face = mean(X, 2);

% 对每个人的6张图像进行主成分分析
num_person = size(Feret, 3);
num_train = 6;
num_test = 1;
num_eigenface = 30;
eigenfaces = zeros(size(X, 1), num_eigenface, num_person);
for i = 1:num_person
    % 提取该人的6张训练图像
    train_index = (i - 1) * 7 + (1:num_train);
    train_faces = X(:, train_index);
    % 中心化训练图像
    train_faces = train_faces - mean_face;
    % 计算该人的前num_eigenface个特征向量
    [V, ~] = eig(train_faces' * train_faces);
    eigenfaces(:, :, i) = train_faces * V(:, end:-1:end-num_eigenface+1);
end

% 对每个测试图像进行识别
num_correct = 0;
for i = 1:num_person
    % 提取该人的1张测试图像
    test_index = (i - 1) * 7 + num_train + (1:num_test);
    test_face = X(:, test_index);
    % 中心化测试图像
    test_face = test_face - mean_face;
    % 投影测试图像到特征空间
    test_projection = eigenfaces(:, :, i)' * test_face;
    % 计算测试图像与每个人的训练图像的欧氏距离
    dist = zeros(num_person, 1);
    for j = 1:num_person
        train_projection = eigenfaces(:, :, j)' * (X(:, (j-1)*7+1:j*7-1) - mean_face);
        dist(j) = norm(test_projection - train_projection, 2);
    end
    % 找到距离最小的人脸，判断是否识别正确
    [~, pred_index] = min(dist);
    if pred_index == i
        num_correct = num_correct + 1;
    end
    % 显示测试图像和识别结果
    subplot(num_person, 2, (i-1)*2+1);
    imshow(reshape(test_face, size(Feret, 1), size(Feret, 2)));
    title('Test Image');
    subplot(num_person, 2, (i-1)*2+2);
    imshow(reshape(X(:, (pred_index-1)*7+num_train+1), size(Feret, 1), size(Feret, 2)));
    title(sprintf('Recognized as Person %d', pred_index));
end

% 计算识别率
accuracy = num_correct / num_person;
disp(sprintf('Accuracy: %.2f%%', accuracy * 100));

该代码首先加载Feret人脸库，并将人脸图像转化为列向量。然后，它计算所有人的均值人脸，并对每个人的6张训练图像进行主成分分析，提取前30个特征向量作为该人的特征空间。接着，它对每个测试图像进行识别，将测试图像投影到每个人的特征空间中，并计算测试图像与每个人的训练图像的欧氏距离。最后，它找到距离最小的人脸，判断是否识别正确，并用左右子图显示测试图像和识别结果。

需要注意的是，该代码中使用的主成分分析算法是基于协方差矩阵的算法。此外，该代码中的参数（如训练图像数量、特征向量数量）可以根据具体情况进行调整。