MATLAB人脸识别代码简化及实验分享

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

使用Matlab编写的人脸识别代码，主要基于主成分分析（PCA）算法。

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。

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。

人脸识别的 MATLAB 代码，挺适合初学者上手的。用图片的矩阵数据做操作，不搞深度学习那一套，逻辑也比较直观。像是先灰度、再做简单特征提取，比对。代码结构清晰，调试起来也方便。 图像矩阵的操作是核心部分，一步步带你实现人脸匹配。你只要搞懂imread、reshape这些基本函数，剩下的流程其实还蛮顺的。 有意思的是，结合不同方法还能玩出不少花样，比如配合PCA降维，或者用L1 范数搞鲁棒性优化，感觉不比啥库差。想搞 GUI 界面？也有现成的代码可以参考。 对光照、背景干扰比较敏感？可以看看光照归一化的做法，完再识别，效果提升蛮。下面这些资源我挑了几个，还挺实用的： MATLAB 光照归

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。

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 faceDetec

SVM 的人脸识别代码，配合 MATLAB 用起来还挺顺手的。预、建模、预测这几个步骤都写得比较清楚，适合拿来改改用在项目里。图像预这块支持灰度化、PCA、LDA，常规套路，功能挺全的。用fitcsvm训练分类器，再用predict分类，整个流程算是比较标准。RBF 核也集成进去了，非线性问题还挺稳的。压缩包里还有个Oo 源码使用必读 oO.url，应该是跳转到教程或者文档，第一次用的朋友别忘了看看。整个代码结构清晰，新手也容易上手。想提升效果？可以试试数据增强，比如图像旋转、缩放这些。或者搞搞集成学习，多个模型组合预测，效果往往更稳。特征也可以多元点，眼睛、鼻子这些细节加进来，准确率能再提一