matlab人脸识别代码

以下是一个简单的 MATLAB 人脸识别代码示例：

% 读取人脸图像和标签
faceDatabase = imageSet('人脸数据库路径');
% 将图像转换为向量
trainingFeatures = [];
trainingLabels = [];
for i = 1:size(faceDatabase,2)
    for j = 1:faceDatabase(i).Count
        img = read(faceDatabase(i),j);
        img = imresize(img,[100 100]);
        img = rgb2gray(img);
        featureVector = extractHOGFeatures(img);
        trainingFeatures(end+1,:) = featureVector;
        trainingLabels(end+1) = i;
    end
end

% 训练分类器
faceClassifier = fitcecoc(trainingFeatures,trainingLabels);

% 读取测试图像
testImage = imread('测试图像路径');
testImage = imresize(testImage,[100 100]);
testImage = rgb2gray(testImage);

% 提取测试图像的特征向量
testFeatures = extractHOGFeatures(testImage);

% 预测测试图像的标签
predictedLabel = predict(faceClassifier,testFeatures);

% 显示测试图像和预测结果
figure,imshow(testImage);
title(['Predicted: ' num2str(predictedLabel)]);

这个示例使用了 HOG 特征（Histogram of Oriented Gradients）和支持向量机（SVM）分类器。首先，读取人脸数据库中的图像和标签，将每个图像转换为 HOG 特征向量，并将其与相应的标签存储在训练特征和训练标签中。然后，使用 `fitcecoc` 函数训练支持向量机多分类器。最后，读取测试图像并提取其 HOG 特征向量，使用 `predict` 函数预测其标签，并将其显示出来。