Matlab人脸识别在机器学习应用代码

这个项目涉及人脸识别在机器学习中的应用。在这个项目中，我将探索一些现有的人脸识别方法。 "Image_proc"是一个简单的示例，展示了如何处理图像。 我选择的用于人脸识别的数据集是Yalefaces_A数据库。该数据库包含15个主题（subject01，subject02等）的165个GIF图像。每个主题有11张图像，分别对应以下面部表情或配置：中央光线、戴眼镜、开心、左侧光线、不戴眼镜、正常、右侧光线、悲伤、瞌睡、惊讶和眨眼。 首先，我需要进行特征选择。我将尝试两种不同的人脸特征选择方法：主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）。 然后，我将使用支持向量机（SVM）和神经网络（NN）以不同的参数对这些人脸进行分类。 "PCA_SVM_ANN"文件夹中展示了使用PCA特征选择与SVM和ANN分类的代码。 "ICA_SVM_ANN"文件夹中展示了使用ICA特征选择与SVM和ANN分类的代码。