MATLAB人脸识别代码简化及实验分享

使用Matlab编写的人脸识别代码，主要基于主成分分析（PCA）算法。

实验环境： 操作系统：Win7 软件：MATLAB 7.0 PCA人脸识别实验： 在MATLAB工作路径下创建人脸库： 训练集：TrainDatabase 测试集：TestDatabase 人脸图片来自ORL数据库，实验包括： 训练阶段 测试阶段

这份Matlab代码涵盖了人脸检测和识别功能，并附带详细的检测实例图片。代码经过完善，下载即可直接运行。

我收集到了一些完整的人脸识别系统资料，并希望与大家分享。由于附件大小限制，我只选择了一些较小的资料分享。为了减小文件大小，删除了数据文件和人脸库等图片，因此程序可能无法直接演示，需要自行添加数据文件。人脸库可在网上下载。资料包括使用NMFs算法实现基于人脸局部特征的识别，使用基于LDA算法的人脸识别程序，以及成功实施眨眼检测的人脸识别算法等。

Matlab提供了一套完整的人脸识别程序代码，这是一份稀有的资源。

使用Matlab编写的人脸识别程序，可用于匹配多达十张人脸图像。

在Matlab上实现人脸识别的过程相对简单。首先，加载图像数据集，并使用人脸检测算法（如Haar特征分类器）进行面部特征的检测。然后，通过提取特征向量，应用支持向量机(SVM)或其他分类器来进行人脸识别。代码实现流程如下： 导入图像并转换为灰度图像 使用Haar特征分类器进行人脸检测 提取人脸特征并生成训练数据 使用SVM训练模型 使用训练好的模型对新图像进行识别并显示结果。 简单的Matlab人脸识别代码示例如下： % 加载图像 img = imread('face.jpg'); % 转换为灰度图像 grayImg = rgb2gray(img); % 加载人脸检测器 faceDetector = vision.CascadeObjectDetector(); % 检测人脸 bbox = step(faceDetector, grayImg); % 显示检测结果 IFaces = insertObjectAnnotation(img, 'rectangle', bbox, 'Face'); imshow(IFaces); 通过上述代码，可以轻松实现基本的人脸识别功能。

随着技术的进步，Matlab在基于SNMF的人脸识别领域中扮演着重要角色。

这篇文章介绍了多个经典的Matlab图像处理实验案例，每个案例都提供了详细的代码示例。