基于PCA人脸识别，首先对训练人脸库进行的某个人脸特征提取；根据提取的特征，在测试人脸库中检索出训练人脸库的人脸。

算法流程： 本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下： 图： 人脸识别系统框架图 整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。 二、算法介绍 基于PCA算法的人脸特征提取 2.1PCA的基本原理 PCA中文全称主成分分析 法（Principal Componen

利用Matlab根据knn算法实现的人脸识别，压缩包里面包含课设的最终上交的文件、MATLAB代码、参考文献以及实验图片，下载解压用matlab打开可以直接测试使用

压缩包内有一份报告，一份亲测运行无误的完整Matlab工程代码和一份ORL的92*112的人脸图片库（pgm格式），可以当做一个小的课程设计来使用

资料为基于BP基于BP神经网络的人脸识别源码（matlab），是课程设计做的一个课题，效果还不错，配备有测试显示界面，比较直观！

基于face_recognition库的人脸识别代码，包含单张图片识别、实时视频识别。有详细完整的注释

基于SVM(支持向量机) 的人脸识别 matlab 代码 基于SVM(支持向量机) 的人脸识别 matlab 代码 基于SVM(支持向量机) 的人脸识别 matlab 代码

基于KL变换的人脸识别 matlab程序

人脸识别2DPCA，对PCA的改进算法，可以运行成功，适合初学者。

example: 演示程序 creatData:生成数据 creatTrainLabelMat:生成数据标签 LDA:提取fisherface knnRecognition:knn分类器 knnsearch:knn搜索