%用KPCA進行人臉識別的Matlab代碼?
global?h_axes1;
global?h_axes2;
global?edit2;
h_f=figure（‘name‘‘KPCA人臉識別系統‘‘position‘[300200600400]）;
%clf?reset;%clf?清除當前的圖像的所有自圖像，Reset重新設置圖像的目標屬性為默認值
set（h_f‘defaultuicontrolfontsize‘12）;
set（h_f‘defaultuicontrolfontname‘‘宋體‘）;

h_axes1=axes（‘parent‘h_f‘position‘[0.20.280.250.56]‘Unit‘‘normalized‘‘visible‘‘on‘）;
h_axes2=axes（‘parent‘h_f‘position‘[0.550.280.250.56]‘Unit‘‘normalized‘‘visible‘‘on‘）;

figcolor=get（h_f‘color‘）;
edit2=uicontrol（h_f‘style‘‘text‘‘position‘[15033030040]...
????‘backgroundcolor‘figcolor）;%動態變化提示
button_open=uicontrol（h_f‘style‘‘push‘‘string‘‘選擇照片‘...
‘position‘[250?40?100?50]‘callback‘‘GUIopen‘）;
button_recg=uicontrol（h_f‘style‘‘push‘‘string‘‘測試準確率‘...
????‘position‘[100?40?100?50]‘callback‘‘face‘）;
button_match=uicontrol（h_f‘style‘‘push‘‘string‘‘KPCA圖像識別‘...
????‘position‘[400?40?100?50]‘callback‘‘GUIrecg‘）;
set（edit2‘string‘‘讀取訓練數據并訓練....‘）
drawnow
allsamples=[];%所有訓練圖像?
for?i=1:40?
????for?j=6:10
??????a=imread（strcat（‘Data\s‘num2str（i）‘\‘num2str（j）‘.pgm‘））;?
??????%a=imread（strcat（‘./Data/s‘num2str（i）‘/‘num2str（j）‘.jpg‘））;
??????b=a（1:112*92）;?%?b是行矢量?1×N，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200?*?10304?矩陣，allsamples?中每一行數據代表一張圖片。
??end?
end?
?
cov_size=size（allsamples1）;?
train_num=cov_size;?
patterns=allsamples;?
for?i=1:cov_size?
??for?j=i:cov_size?
????K（ij）?=（patterns（i:）*patterns（j:）‘+1）^0.7;?
????K（ji）?=?K（ij）;?%核函數是對稱的
??end?
end?
unit?=?ones（cov_size?cov_size）/cov_size;?
K_n?=?K?-?unit*K?-?K*unit?+?unit*K*unit;?%改變核矩陣以實現數據在高維空間去均值
?
[evecsevals]?=?eig（K_n）;?%求去均值后的核矩陣的特征值、特征向量
evals?=?real（diag（evals））;?%取特征值實部
[l1l2]=sort（-1*evals‘）;?
evals=l1*（-1）;?
evecs=evecs（:l2）;?%?取排序后特征值對應的特征向量
for?i=1:cov_size?%因為K為滿秩矩陣
??evecs（:i）?=?evecs（:i）/（sqrt（evals（i）））;?%這樣可以使特征空間中協方差矩陣C的特征向量歸一化
end?
?
?
%??90%的貢獻率?
dsum?=?sum（evals）;?
????dsum_extract?=?0;?
????p?=?0;?
????while（?dsum_extract/dsum?????????p?=?p?+?1;?
????????dsum_extract?=?sum（evals（1:p））;?
????end?
?

max_ev=p;?
?
?
unit_train?=?ones（train_numcov_size）/cov_size;?
?
for?i=1:train_num?
??for?j=1:cov_size?
????K_train（ij）?=（patterns（i:）*patterns（j:）‘+1）^0.7;?
??end?
end?
K_train_n?=?K_train?-?unit_train*K?-?K_train*unit?+?unit_train*K*unit;?
features?=?zeros（train_num?max_ev）;?
features?=?K_train_n?*?evecs（:1:max_ev）;?%?訓練樣本在特征空間的投影
?
?
allcoor?=?features;?
?
?
?
accu=0;?
%?測試過程?
for?i=1:40?
????for?j=1:5?%讀入40?x?5?副測試圖像?
????????a=imread（strcat（‘Data\s‘num2str（i）‘\‘num2str（j）‘.pgm‘））;?
????????%a=imread（strcat（‘./Data/s‘num2str（i）‘/‘num2str（j）‘.jpg‘））;
????????b=a（1:10304）;?
????????b=double（b）;?
????????unit_test?=?ones（1cov_size）/cov_size;?
????????K_test?=?zeros（1cov_size）;??
??????for?j=1:cov_size?
????????K_test（j）?=?（b*patterns（j:）‘+1）^0.7;?
??????end?
?

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2019-05-24?16:35??實驗代碼\
?????目錄???????????0??2019-05-24?16:48??實驗代碼\KPCA+SVM人臉識別\
?????目錄???????????0??2019-05-24?16:30??實驗代碼\KPCA+SVM人臉識別\Data\
?????目錄???????????0??2019-05-24?16:30??實驗代碼\KPCA+SVM人臉識別\Data\s1\
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