本文介绍了如何使用Matlab GUI和BP神经网络实现人脸识别技术。首先，详细阐述了数据集的准备，如AT&T人脸数据库的使用。接着，讨论了图像预处理的步骤，包括图像转为向量和归一化处理。然后，构建了BP神经网络模型，并利用Matlab的Neural Network Toolbox设置网络结构和训练算法。此外，通过MATLAB的GUIDE创建了包含图像载入、显示和识别结果展示功能的GUI界面。最后，提供了完整代码实现。
基于Matlab GUI的BP神经网络人脸识别实现及代码解析
人脸识别技术是目前应用非常广泛的一项计算机视觉技术，在人脸识别技术的发展历程中，神经网络已经成为一种非常重要的手段。本文将介绍如何使用Matlab GUI和BP神经网络实现人脸识别，并提供相应的代码解析。
- 数据集的准备
首先需要准备一个可供学习的数据集，我们可以使用AT&T人脸数据库作为示例。AT&T人脸数据库是一个包含40个人，每个人有10张不同表情的灰度图像的数据集。下载地址为：https://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html
- 图像的预处理
在进行训练之前，需要对图像进行预处理，使其能够输入到神经网络中进行训练和测试。具体来说，需要将图像从灰度图像转换为向量形式，并进行归一化处理，确保每个像素点的值在0到1之间。
以下是图像预处理的Matlab代码：
function [input,output] = processed
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