matlab人脸识别课堂点数完整代码

Matlab中的人脸识别是一个复杂的过程，涉及到计算机视觉、特征提取和机器学习等多个领域。以下是一个简单的步骤概述和基本代码片段，用于说明如何使用Matlab进行人脸识别，但请注意，完整的课堂点数代码可能包括更详细的预处理步骤、人脸检测、特征提取（如Eigenfaces或Fisherfaces）以及分类器训练。由于课堂代码的具体实现可能会根据教学大纲和个人喜好有所不同，这里我提供一个基础框架：

% 加载必要的库和工具箱
% 注意：你需要安装Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox
addpath('toolbox_path'); % 根据你的安装路径替换

% 人脸检测
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector; % Haar级联分类器
img = imread('face_image.jpg'); % 读取人脸图像
bbox = step(faceDetector, img); % 获取候选区域

% 选择感兴趣区 (ROI) 和预处理
cropImg = imcrop(img, bbox(1,:)); % 提取人脸区域
cropImg = imresize(cropImg, [64 64]); % 缩放并调整大小

% 特征提取（假设使用Eigenfaces）
trainSet = imageDatastore('training_dataset', 'IncludeSubfolders', true);
features = extractFeatures(trainSet, 'Algorithm', 'eigenfaces'); % 从训练集中提取特征
classifier = trainFaceRecognizer(features, trainSet.Labels); % 训练分类器

% 对测试图像进行识别
testFeatures = extractFeatures(cropImg, 'Algorithm', 'eigenfaces');
predictedLabel = classify(classifier, testFeatures);

% 打印识别结果
disp(['Predicted label: ', predictedLabel]);

%