pca人脸识别识别率源代码

allsamples=[]; % allsample用于存储读取的人脸图像矩阵 m=0; for i=1:40 for j=1:5

a=imread(strcat ('e:\\ORL\\s', num2str(i),'\\', num2str(j),'.pgm')); b=a(1:112*92); b=double(b);

allsamples=[allsamples; b]; m=m+1;

subplot(10,20,m); imshow(a); if(j==1)

title(['训练图库',num2str(i)]) end end end

samplemean=mean(allsamples); % 平均图片，1 × N for i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; end;

% 获取特征值及特征向量

sigma=xmean*xmean'; % M * M 阶矩阵 [v d]=eig(sigma); d1=diag(d);

% 按特征值大小以降序排列 dsort = flipud(d1); vsort = fliplr(v);

%以下选择90%的能量 dsum = sum(dsort); dsum_extract = 0; p = 0;

while( dsum_extract/dsum < 0.9) p = p + 1;

dsum_extract = sum(dsort(1:p)); end i=1;

% (训练阶段)计算特征脸形成的坐标系

base = xmean' * vsort(:,1:p) * diag(dsort(1:p).^(-1/2));

% base 是N×p 阶矩阵，除以dsort(i)^(1/2)是对人脸图像的标准化（使其方差为1） % 详见《基于PCA 的人脸识别算法研究》p31

% xmean' * vsort(:,i)是小矩阵的特征向量向大矩阵特征向量转换的过程 %while (i<=p && dsort(i)>0)

% base(:,i) = dsort(i)^(-1/2) * xmean' * vsort(:,i); % 详见《基于PCA 的人脸识别算法研究》p31

% i = i + 1; % xmean' * vsort(:,i)是小矩阵的特征向量向大矩阵特

%end

% 以下两行add by gongxun 将训练样本对坐标系上进行投影,得到一个 M*p 阶矩阵allcoor allcoor = allsamples * base; % allcoor 里面是每张训练人脸图片在M*p 子空间中的一个点， accu = 0; % 下面的人脸识别过程中就是利用这些组合系数来进行识别 % 测试过程 for i=1:40

for j=6:10 %读入40 x 5 副测试图像

a=imread(strcat('e:\\ORL\\s',num2str(i),'\\',num2str(j),'.pgm')); b=a(1:10304); b=double(b);

tcoor= b * base; %计算坐标，是1×p 阶矩阵 for k=1:200

mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:)); end;

%三阶近邻

[dist,index2]=sort(mdist);

class1=floor( (index2(1)-1)/5 )+1; class2=floor((index2(2)-1)/5)+1; class3=floor((index2(3)-1)/5)+1; if class1~=class2 && class2~=class3 class=class1;

elseif class1==class2 class=class1;

elseif class2==class3 class=class2; end;

if class==i accu=accu+1; end; end; end;

accuracy=accu/200 %输出识别率

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