给我一个人脸识别的MATLAB代码

以下是一个简单的人脸识别MATLAB代码：

% 加载面部图像
faceDatabase = imageSet('FaceDatabase', 'recursive');

% 创建人脸分类器
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector();

% 提取面部特征并创建人脸模型
faceRecognizer = trainImageCategoryClassifier(faceDatabase, faceDetector);

% 加载测试图像并进行人脸识别
testImage = imread('test.jpg');
[bbox, score, label] = detect(faceRecognizer, testImage);

% 在测试图像上绘制人脸框和识别结果
figure;
imshow(testImage);
hold on;
for i = 1:size(bbox, 1)
rectangle('Position', bbox(i,:), 'EdgeColor', 'g', 'LineWidth', 2);
text(bbox(i,1), bbox(i,2)-10, char(label(i)), 'Color', 'g', 'FontSize', 14);
end
hold off;

请注意，此代码需要FaceDatabase文件夹中包含用于训练的面部图像。您也可以使用其他数据集进行训练，或者使用预先训练的人脸识别模型。

相关问题

给我一个人脸识别的matlab代码

人脸识别是一种应用广泛的计算机视觉技术，MATLAB 也提供了一些工具箱和函数用于实现人脸识别。下面是一个简单的人脸识别 MATLAB 代码示例：

% 加载人脸数据集
load face.mat;

% 显示人脸数据集
montage(A);

% 计算平均脸
mean_face = mean(A, 2);
mean_face = reshape(mean_face, 64, 64);
imshow(mean_face, []);

% 计算人脸差异矩阵
diff_faces = A - mean_face;

% 计算协方差矩阵
cov_matrix = diff_faces * diff_faces';

% 计算特征向量和特征值
[eig_vecs, eig_vals] = eig(cov_matrix);

% 排序特征值，选取前 k 个特征向量
eig_vals = diag(eig_vals);
[~, idx] = sort(eig_vals, 'descend');
eig_vecs = eig_vecs(:, idx);
k = 100;
eig_vecs = eig_vecs(:, 1:k);

% 投影人脸到特征空间
proj_faces = eig_vecs' * diff_faces;

% 测试人脸
test_face = double(rgb2gray(imread('test_face.jpg')));
test_face = imresize(test_face, [64, 64]);
test_face = test_face(:) - mean_face(:);
proj_test_face = eig_vecs' * test_face;

% 计算欧氏距离，找到最近的人脸
distances = sqrt(sum((proj_faces - proj_test_face).^2, 1));
[~, idx] = min(distances);
matched_face = reshape(A(:, idx), 64, 64);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(test_face + mean_face, []);
title('Test Face');

subplot(1, 2, 2);
imshow(matched_face, []);
title('Matched Face');

在这个例子中，我们首先加载了一个人脸数据集 `face.mat`，然后使用 `montage` 函数显示了数据集中的所有人脸。接着，我们计算了平均脸，并用 `imshow` 函数显示了平均脸的图像。然后，我们计算了人脸差异矩阵和协方差矩阵，并使用 `eig` 函数计算了特征向量和特征值。接着，我们对特征向量进行排序，选取前 k 个特征向量，将人脸投影到特征空间中。最后，我们读取了一个测试人脸的图像，将其投影到特征空间中，计算与数据集中每个人脸的欧氏距离，找到距离最近的人脸，并将其与测试人脸显示在同一张图像中。

PCA人脸识别matlab代码

以下是使用PCA进行人脸识别的MATLAB代码：

首先，需要读取人脸数据集，并将其转换为矩阵。这里以Yale人脸数据集为例：

% 读取数据集
data_dir = 'path/to/yale-face-database';
num_subjects = 15;
num_images_per_subject = 11;
image_size = [243, 320];

X = zeros(prod(image_size), num_subjects*num_images_per_subject);

for i = 1:num_subjects
    for j = 1:num_images_per_subject
        filename = sprintf('%s/s%d/%d.pgm', data_dir, i, j);
        img = imread(filename);
        img = imresize(img, image_size);
        X(:, (i-1)*num_images_per_subject+j) = img(:);
    end
end

接下来，我们可以对数据进行中心化：

% 中心化
mean_face = mean(X, 2);
X = X - mean_face;

然后，我们使用SVD（奇异值分解）来计算主成分：

% 计算主成分
[U, S, ~] = svd(X, 'econ');

我们可以选择前k个主成分来进行降维。在这个例子中，我们选择前50个主成分：

% 选择前50个主成分
k = 50;
U_reduce = U(:, 1:k);

现在，我们可以将图像投影到k维空间中：

% 将图像投影到k维空间中
Z = U_reduce' * X;

我们可以使用投影系数来表示每张人脸图像：

% 表示每张人脸图像
subject_idx = repmat(1:num_subjects, num_images_per_subject, 1);
subject_idx = subject_idx(:);

figure;
hold on;
for i = 1:num_subjects
    idx = find(subject_idx == i);
    scatter3(Z(1, idx), Z(2, idx), Z(3, idx));
end
hold off;
xlabel('PC1');
ylabel('PC2');
zlabel('PC3');
legend('s1', 's2', 's3', 's4', 's5', 's6', 's7', 's8', 's9', 's10', 's11', 's12', 's13', 's14', 's15');

最后，我们可以使用k最近邻算法来进行人脸识别。这里我们使用欧几里得距离度量：

% 人脸识别
test_filename = 'path/to/test-image.pgm';
test_img = imread(test_filename);
test_img = imresize(test_img, image_size);
test_img = test_img(:) - mean_face;

% 投影测试图像到k维空间中
z_test = U_reduce' * test_img;

% 计算测试图像与每个训练图像之间的欧几里得距离
distances = zeros(num_subjects*num_images_per_subject, 1);
for i = 1:num_subjects*num_images_per_subject
    distances(i) = norm(Z(:, i) - z_test);
end

% 找到最近的k个邻居
k = 5;
[~, idx] = sort(distances);
neighbors = subject_idx(idx(1:k));

% 确定测试图像属于哪个人
counts = histcounts(neighbors, 1:num_subjects+1);
[~, subject] = max(counts);
fprintf('Test image belongs to subject %d\n', subject);