matlab人脸识别代码

以下是一个基于MATLAB的人脸识别代码示例：

% 读取图像库中的人脸图像
faceDatabase = imageSet('人脸图像库','recursive');

% 初始化人脸检测器
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector();

% 提取图像库中所有人脸特征
allFeatures = [];
for i=1:faceDatabase.Count
    img = read(faceDatabase,i);
    bbox = step(faceDetector, img);
    % 提取每张人脸图像的特征
    for j=1:size(bbox,1)
        face = imcrop(img,bbox(j,:));
        featureVector = extractHOGFeatures(face);
        allFeatures = [allFeatures; featureVector];
    end
end

% 计算人脸图像库中的平均特征向量
meanFeature = mean(allFeatures);

% 计算人脸图像库中的协方差矩阵
covarianceMatrix = cov(allFeatures);

% 读取待识别的人脸图像
testImage = imread('待识别的人脸图像.jpg');

% 检测待识别的人脸
bbox = step(faceDetector, testImage);

% 提取待识别的人脸图像的特征向量
testFeature = [];
for i=1:size(bbox,1)
    face = imcrop(testImage,bbox(i,:));
    featureVector = extractHOGFeatures(face);
    testFeature = [testFeature; featureVector];
end

% 计算待识别的人脸图像和人脸库中的特征向量的欧氏距离
dist = pdist2(testFeature,meanFeature,'euclidean');

% 判断待识别的人脸是否和人脸库中的人脸匹配
if dist < threshold
    % 匹配成功
else
    % 匹配失败
end

这个示例中使用了HOG特征来提取人脸图像的特征向量，并使用欧氏距离来计算待识别的人脸图像和人脸库中的特征向量之间的距离。如果距离小于一个预先设定的阈值，则认为待识别的人脸和人脸库中的某个人脸匹配。