基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的人脸识别关键技术研究与实现

基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的人脸识别关键技术研究与实现

人脸识别是一种广泛应用于生物识别领域的技术，它可以用于识别和验证个人身份。在本文中，我们将探讨基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的人脸识别关键技术，并提供相应的MATLAB代码实现。

1. 数据集准备
   首先，我们需要准备一个包含已知人脸图像的数据集。该数据集应包含多个个体的图像，以便我们可以训练模型进行人脸识别。在这里，我们将使用一个已经标记好的数据集，其中每个人的图像都有相应的标签。

2. 数据预处理
   在进行人脸识别之前，我们需要对数据进行预处理。常见的预处理步骤包括图像灰度化、尺寸调整和直方图均衡化。这些步骤有助于减少数据的维度，提高识别的准确性。

下面是MATLAB代码示例，用于对数据集进行预处理：

% 读取图像数据集
data = dir('dataset/*.jpg');
num_images