基于MATLAB的人脸识别-KNN算法详解

此次课程设计旨在通过KNN算法实现MATLAB中的人脸识别。该算法的核心思想是将人脸图像转化为特征向量，利用训练数据集进行欧拉距离计算，找到与待测人脸最接近的k个人脸，从而实现准确的人脸识别。KNN算法的特点在于不涉及显式学习过程，而是通过训练数据集对特征向量空间进行划分。算法的关键要素包括k值的选择、距离度量和分类决策规则。整个流程包括遍历训练样本集，计算距离并排序，定义k值，输入新数据进行比较，最后根据投票决策得出人脸的分类。这一详细解析能够帮助学习者更好地理解MATLAB中基于KNN算法的人脸识别原理和实现。