MATLAB实现识别给出图片“1.jpg”里的人脸，给出完整代码及所有相关函数代码

人脸识别是一个复杂的任务，需要综合使用多种技术，并且需要大量的训练样本和算法优化才能达到较高的准确率。这里提供一个基本的人脸识别代码框架及相关函数代码，需要根据实际情况进行修改和优化。

1. `extract_feature`函数代码

function feature = extract_feature(img)
% 提取人脸特征
% 输入：img-灰度图像
% 输出：feature-特征向量

% TODO: 实现特征提取算法
% 这里仅使用图像直方图作为示例特征
feature = imhist(img);
end

2. `svm_train`函数代码

function svmModel = svm_train(feature, label)
% 使用SVM算法训练分类器
% 输入：feature-特征矩阵，每行代表一个样本的特征；label-标签向量，每个元素代表一个样本的标签
% 输出：svmModel-SVM分类器模型

% TODO: 实现SVM训练算法
% 这里使用MATLAB自带的fitcsvm函数作为示例算法
svmModel = fitcsvm(feature, label);
end

3. `svm_predict`函数代码

function label = svm_predict(feature, svmModel)
% 使用SVM算法预测分类结果
% 输入：feature-特征向量；svmModel-SVM分类器模型
% 输出：label-预测的分类标签

% TODO: 实现SVM预测算法
% 这里使用MATLAB自带的predict函数作为示例算法
label = predict(svmModel, feature);
end

4. 完整人脸识别代码

% 1. 读取图片并进行预处理
img = imread('1.jpg');
img_gray = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector(); % 创建人脸检测器
bbox = step(faceDetector, img_gray); % 检测人脸位置

% 2. 加载训练好的SVM分类器
load('svmModel.mat');

% 对每个人脸进行识别
for i = 1:size(bbox, 1)
    face_img = imcrop(img_gray, bbox(i, :)); % 获取人脸灰度图像

    % 3. 提取人脸特征
    face_feature = extract_feature(face_img); % 提取人脸特征

    % 4. 使用机器学习算法进行识别
    face_label = svm_predict(face_feature, svmModel); % 使用SVM分类器预测人脸标签

    % 显示识别结果
    figure, imshow(face_img), title(['Person ' num2str(face_label)]);
end

需要注意的是，这里使用了一个已经训练好的SVM分类器模型，需要通过训练样本和算法优化来得到较高的准确率。