PCA人脸识别系统的MATLAB源码及详细说明

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本文介绍了一个基于ORL数据库的PCA人脸识别系统的MATLAB源码,包括图像数据准备、预处理、特征值分解和主成分选择等步骤,并详细解释了每个阶段的功能,最后展示了识别结果的输出过程。

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的人脸识别算法,它通过提取人脸图像中的主要特征来进行识别。本文将提供一个基于ORL数据库的PCA人脸识别系统的MATLAB源码,并对其进行详细的说明和解释。

首先,我们需要准备ORL数据库的图像数据。ORL数据库是一个常用的人脸数据库,包含了40个人的400张灰度人脸图像。每个人的图像包含了10张不同表情和光照条件下的照片。

以下是PCA人脸识别系统的MATLAB源码:

% 加载ORL数据库的图像数据
load('ORL_database.mat');

% 图像数据预处理
[m, n] = size
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