基于matlab小波不变矩人脸识别代码

您好！对于基于MATLAB的小波不变矩人脸识别代码，我可以为您提供一个简单的示例代码，供参考：

% 加载人脸库
load face_database.mat;

% 设置小波基函数
wname = 'db4';

% 图像预处理
[~, num_faces] = size(face_database);
for i = 1:num_faces
    % 将彩色图像转换为灰度图像
    gray_face = rgb2gray(face_database{i});
    % 对灰度图像进行小波变换
    [cA, cH, cV, cD] = dwt2(double(gray_face), wname);
    % 计算小波不变矩
    m1 = mean2(cA);
    m2 = mean2(cH);
    m3 = mean2(cV);
    m4 = mean2(cD);
    % 将小波不变矩存储到特征向量中
    feature_vector(:, i) = [m1; m2; m3; m4];
end

% 人脸识别
test_face = imread('test_face.jpg');
gray_test_face = rgb2gray(test_face);
[cA_test, cH_test, cV_test, cD_test] = dwt2(double(gray_test_face), wname);
m1_test = mean2(cA_test);
m2_test = mean2(cH_test);
m3_test = mean2(cV_test);
m4_test = mean2(cD_test);
test_feature_vector = [m1_test; m2_test; m3_test; m4_test];

% 计算特征向量之间的欧氏距离
distances = sqrt(sum((feature_vector - test_feature_vector).^2, 1));
% 找到最小距离对应的人脸索引
[~, min_index] = min(distances);

% 显示识别结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(test_face);
title('Test Face');
subplot(1, 2, 2);
imshow(face_database{min_index});
title('Recognized Face');

请注意，这只是一个简单的示例代码，仅用于展示基于小波不变矩的人脸识别方法。在实际应用中，可能需要更复杂的算法和更多的预处理步骤来提高准确性。此外，您还需要准备一个人脸数据库（face_database.mat），其中包含多个人脸图像。在上述代码中，将待测试的人脸图像命名为test_face.jpg。

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。