matlab人脸识别的代码带注释

以下是一个基于 MATLAB 实现的人脸识别代码，带有注释：

% 读取训练数据
train_folder = 'training_images';
train_files = dir(fullfile(train_folder, '*.jpg'));
num_train = length(train_files);
train_data = zeros(num_train, 192*168);
for i = 1:num_train
    file_name = fullfile(train_folder, train_files(i).name);
    img = imread(file_name);
    img = rgb2gray(img);
    img = imresize(img, [192 168]); % 调整为相同的大小
    train_data(i,:) = reshape(img, 1, []); % 将图像转换为向量
end

% 计算均值脸
mean_face = mean(train_data, 1);

% 将每个训练样本减去均值脸
for i = 1:num_train
    train_data(i,:) = train_data(i,:) - mean_face;
end

% 计算特征向量
cov_matrix = train_data * train_data'; % 计算协方差矩阵
[eig_vecs, eig_vals] = eig(cov_matrix); % 计算特征向量和特征值
eig_vecs = train_data' * eig_vecs; % 特征向量转换为原始数据空间

% 保留前 k 个特征向量
k = 50;
eig_vecs = eig_vecs(:, end-k+1:end);

% 将测试图像转换为向量，并减去均值脸
test_img = imread('test_image.jpg');
test_img = rgb2gray(test_img);
test_img = imresize(test_img, [192 168]);
test_vec = reshape(test_img, 1, []) - mean_face;

% 将测试图像投影到特征空间中
test_vec = test_vec * eig_vecs;

% 计算训练样本与测试图像之间的距离
distances = zeros(num_train, 1);
for i = 1:num_train
    distances(i) = norm(train_data(i,:) - test_vec);
end

% 找到距离最小的训练样本
[~, idx] = min(distances);
match_img = imread(fullfile(train_folder, train_files(idx).name));

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1); imshow(test_img); title('Test Image');
subplot(1,2,2); imshow(match_img); title('Matched Image');

这个代码使用了特征脸方法进行人脸识别。具体来说，它首先读取训练数据，并计算出均值脸。然后将每个训练样本减去均值脸，并计算协方差矩阵和特征向量。接着，它选择前 k 个特征向量，将测试图像投影到特征空间中，并计算训练样本与测试图像之间的距离。最后，它找到距离最小的训练样本，并显示结果。