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2026-06-11 12:33本頁面

　　

【正文】附錄：源代碼：function accuracy1=face2(num)allsamples=[]。%所有訓(xùn)練圖像train_num=num。%p=Dimension。for i=1:40for j=1:train_numa=imread(strcat(39。E:\個人文件\課件\模式識別\ORL人臉數(shù)據(jù)庫\s39。,num2str(i),39。\39。,num2str(j),39。.bmp39。))。% imshow(a)。b=a(1:112*92)。 % b 是行矢量 1N，其中N＝10304，提取順序是先列后行，即從上到下，從左到右b=double(b)。allsamples=[allsamples。b]。 % allsamples 是一個M * N 矩陣，allsamples 中每一行數(shù)據(jù)代表一張圖片，其中M＝200endendsamplemean=mean(allsamples)。 % 平均圖片，1 Nfor i=1:40*train_num xmean(i,:)=allsamples(i,:)samplemean。 % xmean 是一個M N 矩陣，xmean每一行保存的數(shù)據(jù)是“每個圖片數(shù)據(jù)平均圖片”end。% 獲取特征值及特征向量sigma=xmean*xmean39。 % M * M 階矩陣[v d]=eig(sigma)。d1=diag(d)。% 按特征值大小以降序排列dsort = flipud(d1)。vsort = fliplr(v)。%以下選擇90%的能量dsum = sum(dsort)。dsum_extract = 0。p = 0。while( dsum_extract/dsum )p = p + 1。dsum_extract = sum(dsort(1:p))。enddsum_extract = sum(dsort(1:p))。i=1。% (訓(xùn)練階段)計算特征臉形成的坐標(biāo)系base = xmean39。 * vsort(:,1:p) * diag(dsort(1:p).^(1/2))。% base 是Np 階矩陣，除以dsort(i)^(1/2)是對人臉圖像的標(biāo)準(zhǔn)化（使其方差為1）% xmean39。 * vsort(:,i)是小矩陣的特征向量向大矩陣特征向量轉(zhuǎn)換的過程%while (i=p amp。amp。 dsort(i)0)% base(:,i) = dsort(i)^(1/2) * xmean39。 * vsort(:,i)。 % base 是Np 階矩陣，除以dsort(i)^(1/2)是對人臉圖像的標(biāo)準(zhǔn)化（使其方差為1）% i = i + 1。 % xmean39。 * vsort(:,i)是小矩陣的特征向量向大矩陣特征向量轉(zhuǎn)換的過程%end% 以下兩行add by gongxun 將訓(xùn)練樣本對坐標(biāo)系上進(jìn)行投影,得到一個 M*p 階矩陣allcoorallcoor = allsamples * base。 % allcoor 里面是每張訓(xùn)練人臉圖片在M*p 子空間中的一個點，即在子空間中的組合系數(shù)，accu = 0。 % 下面的人臉識別過程中就是利用這些組合系數(shù)來進(jìn)行識別% 測試過程for i=1:40for j=(train_num+1):10 %讀入測試圖像a=imread(strcat(39。E:\個人文件\課件\模式識別\ORL人臉數(shù)據(jù)庫\s39。,num2str(i),39。\39。,num2str(j),39。.bmp39。))。b=a(1:10304)。b=double(b)。tcoor= b * base。 %計算坐標(biāo)，是1p 階矩陣for k=1:40*train_nummdist(k)=norm(tcoorallcoor(k,:))。end。%三階近鄰[dist,index2]=sort(mdist)。class1=floor((index2(1)1)/train_num )+1。class2=floor((index2(2)1)/train_num)+1。class3=floor((index2(3)1)/train_num)+1。if class1~=class2 amp。amp。 class2~=class3class=class1。elseif class1==class2class=class1。elseif class2==class3class=class2。end。if class==iaccu=accu+1。end。end。end。accuracy=accu/(40*(10train_num))。%輸出識別率accuracy1=accuracy。end 分數(shù): 任課教師簽字：_________ __基于PCA的人臉識別學(xué) 年學(xué) 期: 20122013學(xué)年第一學(xué)期課程名稱: 模式識別學(xué) 生姓名: 陳哲盼學(xué) 號: 2122216016 提交時間:

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