matlab人脸识别并计数

以下是一个基于MATLAB的人脸识别并计数的代码示例：

% 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);

% 读取待识别的图像
testImage = imread('待识别的图像.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');

% 统计匹配成功的人脸数量
count = 0;
for i=1:size(dist,1)
    if dist(i) < threshold
        count = count + 1;
    end
end

% 显示匹配成功的人脸数量
disp(['匹配成功的人脸数量：' num2str(count)]);

这个示例中使用了和前面示例相同的方法来提取人脸图像的特征向量和计算欧氏距离，但是增加了一个统计匹配成功的人脸数量的步骤。遍历所有距离，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，并将匹配成功的人脸数量加1。最后输出匹配成功的人脸数量。