MATLAB人脸识别-KNN算法课程设计实例

实验旨在通过将人脸图像转化为特征向量，训练数据集，并通过欧拉距离计算找到与待测人脸最接近的k个人脸，实现基于KNN的人脸识别算法。这一入门级学习的算法简介：KNN算法基于给定的训练数据集，进行多数表决等方式的分类预测。不涉及显式学习过程，而是利用训练数据集对特征向量空间进行划分。在此算法中，k值的选择、距离度量和分类决策规则是关键要素。算法流程包括：1. 遍历带有标签的训练样本集，计算预测样本与每个样本点的距离，排序。2. 定义KNN参数k值（1<=k<=20），表示纳入投票决策的样本数。3. 输入未标签的新数据，比较每个特征与训练样本集中对应特征。4. 取前k个样本数据进行投票决策。通过这一流程，实现人脸的分类识别。