基于模板匹配算法实现人脸识别附 MATLAB 代码

基于模板匹配算法实现人脸识别附 MATLAB 代码

人脸识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的目标是识别和验证人脸图像中的个体身份。模板匹配算法是一种常见的人脸识别方法之一，它通过将输入图像与已知的人脸模板进行比较，从而确定目标人脸的身份。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 MATLAB 实现基于模板匹配算法的人脸识别，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备两个关键部分：人脸数据库和模板匹配算法。人脸数据库包含已知的人脸图像和对应的身份标签，用于训练和测试算法。模板匹配算法包括两个主要步骤：特征提取和匹配。

特征提取阶段是将人脸图像转换为一组有意义的特征向量的过程。常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。在这里，我们将使用 PCA 方法。下面是使用 MATLAB 实现 PCA 特征提取的示例代码：

function features = extract_features(images)
    num_images <