Matlab实现人脸识别：源代码解析

"该资源是基于Matlab实现的人脸识别源代码，主要涉及图像处理、矩阵运算和主成分分析(PCA)等技术。" 在人脸识别领域，Matlab因其易用性和强大的数学运算能力，常被用来开发算法原型。这段代码是进行人脸识别的一种典型流程，包括数据预处理、特征提取以及分类识别。以下是详细的知识点解析： 1. 数据加载与预处理： - 代码首先通过`for`循环读取指定目录下的图像文件（`.pgm`格式），将所有图像数据存储到一个大矩阵`allsamples`中。这一步是数据收集阶段，通常图像会被转化为灰度图像以便处理。 - `a(1:112*92)`将图像裁剪到特定尺寸，确保所有样本具有相同的大小，这是预处理的关键步骤，便于后续计算。 2. 计算样本均值： - `samplemean=mean(allsamples);`计算所有样本的平均值，这有助于消除样本间的全局偏移，使数据集中所有图像向量的均值接近于零。 3. 中心化处理： - `xmean`矩阵是每个样本减去样本均值的结果，实现了数据的中心化，使得数据集的均值为零，这有助于减少噪声影响并突出关键特征。 4. 计算协方差矩阵与特征值分解： - `sigma=xmean*xmean';`得到中心化后的样本矩阵的协方差矩阵。 - `eig(sigma);`对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值`d1`和对应的特征向量`v`。 5. 主成分分析(PCA)： - `sort`函数用于对特征值排序，找出最大的几个特征值。 - `vsort`和`dsort`分别存储排序后的特征向量和特征值，通常我们只关注那些贡献最大的特征值，因为它们携带了大部分信息。 - `while`循环用于确定保留多少个特征值可以保留90%的数据方差，这一步是PCA降维的关键，降低维度的同时保持大部分信息。 - `base`矩阵包含了经过PCA转换后的基，用于将原始数据投影到低维空间。 6. 数据投影与分类： - `allcoor=allsamples*base;`将所有样本数据投影到由PCA得到的新基上，得到低维表示。 - `for`循环用于读取测试集中的图像，并进行同样的处理，然后利用低维表示进行识别。这里的识别可能涉及到距离度量或分类器，但源代码没有给出具体实现。 这段代码虽然没有完成完整的识别过程，但它涵盖了人脸识别中常用的关键步骤：数据预处理、主成分分析和特征提取。对于理解PCA在人脸识别中的应用非常有帮助，但实际的人脸识别系统可能还需要添加识别算法（如支持向量机SVM）和交叉验证等步骤来完成整个流程。