Recognizing Faces

我设计并完成了一种基于PCA的人脸识别途径，将其命名为“特征点方法”，该方案的所有功能均简洁且具有实际应用价值。
接下来，我将通过一段简单的MATLAB脚本来演示其具体操作方式。
通常情况下，您应按照如下步骤依次执行该方法：

1. 确定测试用及参照组人脸图像数据库的存储路径；
2. 指定实际测试人脸图像的存放路径；
3. 调用“CreateDatabase”函数以生成所有参照组人脸图像对应的二维矩阵；
4. 执行“eigenfacecore”函数来构建基础的人脸图像空间；
5. 启动“识别”功能以获取参照组人脸图像数据库中与测试图像相匹配的对应名称。
   为便于您操作，我已经准备好了相应的测试及参照组人脸图像数据库，其中部分数据来源于“Face94”埃塞克斯人脸数据库。
   您只需复制上述相关功能代码，并设定测试与参照组人脸图像数据库的路径（例如MATLAB当前工作目录）。
   随后根据对话框提示输入图片编号，系统将自动完成整个识别过程。

期待您对这一方案的喜爱！

参考文献：

[1] P. N. Belhumeur, J. Hespanha, 和 D. J. Kriegman. Eigenfaces 与 Fisherfaces：基于类别特异性线性投影的识别方法. 在 ECCV (1) 中，页码 45--58，