人脸识别实现——基于PCA的算法

人脸识别实现——基于PCA的算法

在计算机视觉领域中，人脸识别是一种重要的技术。基于主成分分析（PCA）的人脸识别算法是一种常见的方法。本文将介绍如何使用Matlab实现基于PCA算法的人脸识别，并提供相应的源代码。

1. 数据集准备

我们使用了ORL人脸数据库作为样本数据集，包含了40个人的400张图片。每个人有10张不同表情和光照下的照片。我们将这些照片保存在一个名为“orl_faces”的文件夹中。在Matlab环境中读取这些照片，将它们转化为灰度图并将它们压缩为一维向量，用于后续的处理。

2. PCA算法实现

接下来，我们需要对这些向量进行PCA处理。在Matlab中已经提供了PCA函数，我们可以使用该函数计算出特征向量和特征值。以下是计算PCA的代码：

% 读取照片并将其转换为列向量
image_dir = './orl_faces/';
X = [];</