基于PCA算法实现人脸识别完整代码文件，附操作说明、演示视频

1、利用MATLAB的GUI完成系统的编程及系统界面2、基于PCA算法实现人脸识别；读取人脸数据库；主成分分析法降维并去除数据之间的相关性；数据规格化；SVM训练（选取径向基和函数）；读取测试数据、降维、规格化；用步骤4产生的分类函数进行分类（多分类问题，采用一对一投票策略，归位得票最多的一类）；输出匹配度最高的一个

function [ xApprox ] = approx（ x k ）
% 用 k 个主成分分量来近似（重建）样本 x
%
% 输入：x --- 原特征空间中的样本，被近似的对象
%       k --- 近似（重建）使用的主分量数目
%
% 输出：xApprox --- 样本的近似（重建）
% 读入 PCA 变换矩阵 V
load Mat/PCA.mat

nLen = length（x）;

xApprox=zeros（1 nLen）;

for ii = 1:k
    xApprox=xApprox+（x*V（:ii））*V（:ii）‘;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      11776  2017-06-30 13:10  操作说明.doc

     文件    3784811  2017-06-30 13:23  演示视频.mp4

     文件        353  2017-06-30 13:12  FaceRec\approx.m

     文件        776  2017-06-30 13:12  FaceRec\classify.m

     文件     208154  2017-06-30 13:17  FaceRec\composite.tiff

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     文件      10318  2007-10-30 06:16  FaceRec\Data\sample\2.pgm

     文件      10318  2007-10-30 06:16  FaceRec\Data\sample\3.pgm

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     文件      10318  2007-10-30 06:16  FaceRec\Data\sample\5.pgm

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     文件      10318  2007-10-30 06:16  FaceRec\Data\sample\s3\5.pgm

............此处省略127个文件信息