基于Matlab的Eigenface人脸识别算法实现

Eigenface人脸识别 MATLAB 代码 Eigenface 是一种常用的面部识别算法，通过将人脸图像投影到低维空间中，来实现人脸识别。下面是 Santiago Serrano 的 Eigenface 实现代码的详细解释。 代码结构 代码主要分为三部分：图像读取和显示、图像标准化、Eigenface 算法实现。 图像读取和显示 代码首先定义了图像数量 M，并将其设置为 50。在同级目录下放入人脸图片，修改程序中的 M 值（图片张数）即可。然后，代码使用 `imread` 函数读取图像，并使用 `subplot` 函数显示图像。图像显示的顺序是按照图像的索引顺序排列的。 图像标准化 代码使用 `mean` 函数计算图像的均值，并使用 `std` 函数计算图像的标准差。然后，代码将图像标准化，减少由于照明条件和背景的影响。标准化的公式为 `(temp - m) * ustd / st + um`，其中 `m` 是图像的均值，`st` 是图像的标准差，`ustd` 是目标标准差，`um` 是目标均值。 Eigenface 算法实现 Eigenface 算法的核心思想是将人脸图像投影到低维空间中，以便于人脸识别。代码使用 `reshape` 函数将图像 reshape 成向量，然后将所有图像组合成一个矩阵 `S`。矩阵 `S` 的每一列对应一个图像。 代码优点 该代码的优点是实现了人脸识别算法 Eigenface，能够将人脸图像标准化，减少由于照明条件和背景的影响。代码也提供了图像显示功能，可以实时显示图像的变化过程。 代码缺点 该代码的缺点是需要人脸图像数据，且图像数量需要人工设置。代码也没有实现人脸识别的最后一步，即对测试图像进行分类。 该代码提供了一个简单的 Eigenface 实现，能够帮助开发者快速了解 Eigenface 算法的实现细节。但是，代码需要进一步修改和优化以适应实际应用需求。