人脸匹配matlab

Matlab 中的人脸匹配方法
在 MATLAB 中实现人脸匹配通常涉及几个关键步骤，包括图像预处理、特征提取以及相似度计算。下面提供一种常用的方法来完成这一过程。
图像读取与显示
首先加载待比较的两张图片并展示出来：
img1 = imread('face1.jpg');
imshow(img1);
title('Image 1');

figure;
img2 = imread('face2.jpg');
imshow(img2);
title('Image 2');
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预处理阶段
为了提高识别精度，在进行特征提取之前应对输入图像做适当调整，比如灰度化转换和尺寸标准化等操作：
grayImg1 = rgb2gray(img1); % 转换成灰度图
resizedGrayImg1 = imresize(grayImg1,[96,96]); % 统一大小到96*96像素

% 对第二张图片重复相同的操作...
grayImg2 = rgb2gray(img2);
resizedGrayImg2 = imresize(grayImg2,[96,96]);
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特征提取
这里采用深度学习模型来进行高效的脸部特征编码。MATLAB 提供了内置函数 extractLBPFeatures 或者可以调用预训练好的 CNN 模型如 VGGFace 来获取更鲁棒的表现[^1]。
对于使用VGG-Face的方式如下所示:
net = alexnet; % 加载预训练网络 (也可以选择其他更适合人脸识别的任务)
layer = 'fc7'; % 定义用于特征抽取层名称
featVec1 = activations(net,resizedGrayImg1,layer,'OutputAs','rows');
featVec2 = activations(net,resizedGrayImg2,layer,'OutputAs','rows');
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计算距离得分
最后一步是比较两个向量之间的差异程度，这可以通过多种方式完成，最简单的是欧氏距离测量法：
distanceScore = pdist2(featVec1, featVec2);
if distanceScore < thresholdValue
disp(['Faces match with score:' num2str(distanceScore)]);
else
disp(['No match found. Score:' num2str(distanceScore)]);
end
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其中 thresholdValue 是预先设定的一个阈值参数用来判断两幅面孔是否属于同一个人。