基于主成分分析实现人脸识别的Matlab代码和报告

基于主成分分析实现人脸识别的Matlab代码和报告

人脸识别是计算机视觉领域的一个热门问题。主成分分析（PCA）是一种有效的技术，可用于降低特征维度并提高数据分类的准确性。本文将介绍如何使用PCA算法实现人脸识别，并提供相应的Matlab代码和报告。

一、实验环境

Matlab R2020a，Windows 10操作系统

二、实验步骤

1. 数据收集与处理

我们使用的是ORL人脸数据库，该数据集包含了40个人的400张人脸图像。每个人有10张不同姿态或表情的人脸图像。我们先将每个人的人脸图像转换为灰度图像，并将所有图像重采样为大小相同的96 x 84像素。

2. 特征提取

对于每个人的图像，我们都可以将其转化为一个向量。我们将所有人的向量按列排成一个大矩阵X。为了进行PCA，我们需要对X做以下预处理：

m = mean(X,2);