基于Matlab的人脸识别系统实现

基于Matlab的人脸识别系统实现

人脸识别技术在当今社会得到了广泛的应用，如安防领域、金融领域等。在本文中，我们将借助Matlab编程语言实现一个简单的人脸识别系统。

步骤一：数据集准备

首先，我们需要一个人脸图像数据库。在本例中，我们使用AT&T数据库，该数据库包含40个人的人脸图像，每个人有10张不同的表情。

步骤二：图像预处理

为了使图像更容易识别和匹配，我们需要对其进行预处理。在本例中，我们使用以下步骤进行预处理：

1. 缩放：将所有图像缩放为相同的尺寸。

2.调整亮度和对比度：调整图像的亮度和对比度以提高其质量。

3.特征抽取：使用PCA算法提取与图像相关的主要特征。

步骤三：特征训练

在此步骤中，我们将使用训练数据集来训练我们的模型。在本例中，我们使用MATLAB的自带函数k-近邻算法KNN分类器来训练我们的模型。

k-近邻算法是一种简单但有效的分类算法，它根据相似性度量选择k个最接近的邻居，并使用它们进行分类。

步骤四：测试和评估

在此步骤中，我们将使用测试集对我们训练好的模型进行测试。我们将计算每张测试图像与其真实标签之间的匹配度。在本例中，我们使用MATLAB的自带函数confusionmat来创建混淆矩阵并进行评估。该混淆矩阵可显示系统的分类精度。

下面是实现代码：

% 数据集准备
faces = zeros(112*92, 400);
for i=1:40
for j=1:10
filename = strcat(‘att_faces/s’,int