MATLAB在模式识别大作业中扮演关键角色，为人脸识别系统的建立提供了强大支持，尤其在应用感知器等分类器算法方面表现突出。人脸识别作为计算机视觉领域的重点研究，牵涉到图像处理、特征提取和模式分类等多个技术领域。若想构建MATLAB人脸识别系统，以下资源和步骤或许能帮到你：首先，学习模式识别和人脸识别的基础知识。理解人脸识别的原理、常用特征提取方法（如主成分分析、线性判别分析等）以及感知器分类器的运作方式。其次，获取适用的数据集。人脸识别系统需要包含多个人脸图像的数据集，可在网络上找到LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集或自行创建。接着，进行图像预处理。在进行人脸识别前，通常需要对图像进行灰度化、尺寸调整、直方图均衡化等处理，以便更好地提取特征。最后，进行特征提取。这一步骤非常关键，常用方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，可以将高维人脸图像数据映射到低维特征空间，以进行分类。