在MATLAB中实现人脸识别通常涉及到图像处理、特征提取和分类器的使用。下面是一个简化的MATLAB人脸识别代码的概述，使用了PCA（主成分分析）作为特征提取方法，以及简单的分类器（如最近邻分类器）进行分类。请注意，这只是一个基本示例，并且实际的实现可能需要更多的优化和调整。

首先，你需要一个包含人脸图像的数据集。每个图像都应该已经被裁剪和缩放为相同的尺寸。

以下是MATLAB人脸识别代码的一个基本框架：

1. 加载和预处理图像

	% 假设你有一个cell数组images，其中包含了所有的人脸图像
	% 你需要预处理这些图像，例如裁剪、缩放和灰度化
	images = { ... }; % 加载图像到cell数组中
	for i = 1:length(images)
	images{i} = imresize(rgb2gray(images{i}), [height, width]); % 假设height和width是裁剪后的尺寸
	end

1. 创建训练集和测试集

你可以随机选择一部分图像作为训练集，其余作为测试集。

	% 划分训练集和测试集
	numImages = length(images);
	numTrain = round(0.7 * numImages); % 假设70%的数据用于训练
	trainIdx = randperm(numImages, numTrain);
	testIdx = setdiff(1:numImages, trainIdx);
	trainImages = images(trainIdx);
	testImages = images(testIdx);

1. 特征提取（例如PCA）

使用PCA提取图像的主成分作为特征。

	% 将图像数据转换为二维矩阵，其中每一行是一个图像的像素向量
	trainData = double(reshape(cat(3, trainImages{:}), [], numel(trainImages{1})));
	% 计算PCA变换矩阵
	[coeff, score, ~, ~, explained] = pca(trainData);
	% 选择前n个主成分作为特征（n可以根据需要调整）
	nComponents = 100; % 假设我们选择前100个主成分
	reducedCoeff = coeff(:, 1:nComponents);
	% 对训练数据和测试数据进行降维
	trainFeatures = reducedCoeff' * trainData;
	testFeatures = reducedCoeff' * double(reshape(cat(3, testImages{:}), [], numel(testImages{1})));

1. 训练分类器

使用降维后的特征训练分类器。

	% 使用最近邻分类器作为示例
	% 你也可以使用其他分类器，如SVM、神经网络等
	Mdl = fitcknn(trainFeatures, trainIdx, 'NumNeighbors', 1);

1. 测试分类器

使用测试集评估分类器的性能。

	% 对测试集进行预测
	[labels, scores] = predict(Mdl, testFeatures);
	% 计算准确率
	accuracy = sum(labels == testIdx) / length(testIdx);
	fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

请注意，这只是一个非常基本的示例，并且可能无法直接在你的数据集上运行。人脸识别是一个复杂的任务，可能需要更复杂的预处理步骤、特征提取方法和分类器。此外，还有许多现成的工具箱和库（如MATLAB的Computer Vision Toolbox和Deep Learning Toolbox）可以帮助你更轻松地实现人脸识别。