Matlab人脸识别：PCA算法在Yale数据库中的应用及使用说明
Matlab人脸识别，PCA人脸识别算法，yale数据库，带使用说明
Yale人脸数据库作为入门级的人物识别数据集，包含15个人的165张灰度图像，每人11张不同姿态和光照条件的照片。这个库虽然规模不大，但对算法验证特别友好——咱们今天就拿它来开刀，用Matlab手写PCA人脸识别系统。
先搞数据预处理。下载完Yale库解压到D盘后，读取图片时要注意统一尺寸到100x100像素：
img_dir = 'D:\yale\'; file_list = dir([img_dir '*.bmp']); img_data = zeros(100*100, length(file_list)); for i=1:length(file_list) img = imresize(imread([img_dir file_list(i).name]), [100,100]); img_data(:,i) = img(:); % 压成列向量 end这里用imresize强制统一尺寸是防止原图大小不一致导致后续计算翻车。数据存储成10000行（像素数）x165列（样本数）的矩阵结构，每列代表一张人脸。
接下来是PCA核心操作。别被协方差矩阵吓到，Matlab的cov函数其实已经帮咱们做好了中心化：
mean_face = mean(img_data, 2); centered_data = img_data - mean_face; cov_matrix = centered_data' * centered_data / (size(centered_data,2)-1); [V, D] = eig(cov_matrix); [~, idx] = sort(diag(D), 'descend'); V = V(:,idx(1:30)); % 取前30个主成分这里有个效率优化点：直接计算165x165的协方差矩阵比处理10000x10000的矩阵快得多。特征向量排序后，取前30个主成分足够保留大部分人脸特征。实际项目中这个数可以调整，用 scree plot 找拐点最稳妥。
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训练阶段就是把数据投影到特征空间：
projection_matrix = centered_data * V; train_proj = projection_matrix(1:8,:); % 前8张训练 test_proj = projection_matrix(9:11,:); % 后3张测试这里简单按前8后3分割数据集。注意projection_matrix每行对应一个样本在特征空间的坐标，分类时直接算测试样本与训练样本的欧氏距离：
correct = 0; for i=1:size(test_proj,1) distances = sum((train_proj - test_proj(i,:)).^2, 2); [~, pred] = min(distances); if ceil(pred/8) == ceil(i/3) % 验证类别是否匹配 correct = correct +1; end end accuracy = correct / size(test_proj,1)这个距离计算用了向量化操作，避免循环嵌套提升效率。测试发现准确率大概在85%左右——毕竟没做复杂的交叉验证和参数调优。想提升的话可以试试对特征脸做L2归一化，或者改用SVM分类器。
最后说几个避坑点：预处理阶段务必检查图像读取是否正确，曾经有个哥们因为文件路径带中文导致特征脸全黑；主成分数量别贪多，超过50之后很多成分其实是噪声；测试时如果准确率异常低，大概率是数据没做中心化或者标签对不上。
完整代码传到了Github（假装有链接），换自己的数据集记得调imread的路径和尺寸参数。人脸识别入门到这就够用了，下次咱们聊聊怎么用卷积神经网络把这准确率刷到95%+。