基于Eigenvector的人脸识别与匹配的Matlab代码-人脸图像特征提取

简介：
本项目提供了一套基于Matlab实现的人脸识别与匹配系统，采用Eigenvector技术进行高效的人脸图像特征提取，适用于人脸识别研究和应用。 该项目旨在通过使用Haar分类器来改进人脸检测系统以获得更高的准确度结果。由于其快速性和高效性，Haar分类器被用于面部检测，并且在实际应用中已经实现了较高的准确性。 对于数据预处理部分，我们已获取了一个包含40人的数据集。每个人都有10张不同姿态的图像，这意味着总共有40x10=400张图像。每个人的图像是以单独文件夹的形式存储的，在这些文件夹内，每一张图片都是灰度格式且尺寸和分辨率一致（例如92x112像素）。此外，每一幅图像都必须具有相同的扩展名，如bmp或pgm等。 数据预处理的具体步骤如下： - 每个人提供10张不同姿态的图像； - 图像保存在单独以s1、s2、... s40命名的文件夹中； - 所有图片均为灰度级，并且具有相同的分辨率和尺寸。